Pandas 在数据框中添加日期

在本文中，我们将介绍Pandas库中如何添加日期到数据框中，并在此基础上了解如何在数据框中添加特定的天数。

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添加日期

在Pandas中，可以使用to_datetime()方法将字符串转换为日期。为了在数据框中使用此方法，需要先指定数据框中日期列的名称。下面的代码展示了如何将字符串转换为日期，并创建一个名为df 的数据框。

import pandas as pd

# 创建一个包含日期的数据框
dates = ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03']
df = pd.DataFrame({'Date': dates})

# 将日期转换为日期类型，并设置为数据框中的日期列
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
print(df)

输出如下：

        Date
0 2020-01-01
1 2020-01-02
2 2020-01-03

值得注意的是，Pandas中的日期具有时间戳的属性，因此在数据框中，日期的时间戳始终为00:00:00。

添加天数

为了将一定的天数添加到数据框中的日期中，可以使用pd.DateOffset()方法。下面的代码演示了如何将10天添加到数据框中的日期列中。

# 将10天添加到数据框中的日期列中
df['New_Date'] = df['Date'] + pd.DateOffset(days=10)
print(df)

输出如下：

        Date   New_Date
0 2020-01-01 2020-01-11
1 2020-01-02 2020-01-12
2 2020-01-03 2020-01-13

可以看到，新的日期列New_Date是在旧的日期列Date的基础上，每个日期都增加了10天。

此外，还可以将其他的时间单位添加到日期中，例如，可以使用months添加月份。

# 将1个月添加到数据框中的日期列中
df['New_Date'] = df['Date'] + pd.DateOffset(months=1)
print(df)

输出如下：

        Date   New_Date
0 2020-01-01 2020-02-01
1 2020-01-02 2020-02-02
2 2020-01-03 2020-02-03

在上面的示例中，我们将一个月添加到了日期中，结果是新的日期列New_Date是在旧的日期列Date的基础上，每个日期都增加了1个月。

总结

在本文中，我们介绍了使用Pandas库中如何添加日期到数据框中，并使用pd.DateOffset()方法将特定的天数添加到数据框中的日期中。这对于数据分析和处理任务来说非常重要，因为数据中的日期是常见的。希望本文能够对你有所帮助！