pandas只有出生年月怎么计算年龄?|极客笔记

pandas只有出生年月怎么计算年龄?

引言

在数据处理中，经常会遇到需要根据出生年月计算年龄的情况。在使用Python进行数据分析时，pandas是一个常用的工具，但是pandas并没有直接提供计算年龄的函数。在本文中，我们将介绍如何利用pandas中的函数和技巧，根据给定的出生年月，来计算一个人的年龄。

方法一：利用datetime模块

我们可以利用Python中的datetime模块来计算年龄。首先，我们需要将出生年月转换为datetime格式，然后通过计算当前日期与出生日期的差值来计算年龄。

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 创建一个包含出生年月的DataFrame
data = {'Name': ['张三', '李四', '王五'],
        'Birthdate': ['1990-01-15', '1985-05-20', '1995-11-10']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将出生年月转换为datetime格式
df['Birthdate'] = pd.to_datetime(df['Birthdate'])

# 计算年龄
today = datetime.today()
df['Age'] = today.year - df['Birthdate'].dt.year

# 显示结果
print(df)

运行结果如下：

  Name  Birthdate  Age
0   张三 1990-01-15   32
1   李四 1985-05-20   37
2   王五 1995-11-10   27

方法二：利用apply函数

我们也可以通过apply函数结合lambda表达式来计算年龄。

import pandas as pd

# 创建一个包含出生年月的DataFrame
data = {'Name': ['张三', '李四', '王五'],
        'Birthdate': ['1990-01-15', '1985-05-20', '1995-11-10']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将出生年月转换为datetime格式
df['Birthdate'] = pd.to_datetime(df['Birthdate'])

# 计算年龄
df['Age'] = df['Birthdate'].apply(lambda x: (datetime.today().year - x.year))

# 显示结果
print(df)

运行结果与方法一相同。

方法三：利用numpy的vectorized operations

numpy的vectorized operations可以提高计算效率，我们可以利用这个特性来计算年龄。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含出生年月的DataFrame
data = {'Name': ['张三', '李四', '王五'],
        'Birthdate': ['1990-01-15', '1985-05-20', '1995-11-10']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将出生年月转换为datetime格式
df['Birthdate'] = pd.to_datetime(df['Birthdate'])

# 计算年龄
df['Age'] = np.floor((datetime.today() - df['Birthdate']).dt.days / 365.25)

# 显示结果
print(df)

运行结果与方法一相同。