如何通过出生年份与死亡日期计算死亡年龄？

你的代码失效的核心问题是计算逻辑错误：你把出生年份数值直接乘以365天来生成时间差，这相当于把1970转换成了719050天（1970*365），完全偏离了“1970年出生”的时间定位，自然得不到正确结果。

正确解法步骤 #

1. 统一日期格式：把死亡日期和出生年份都转换成datetime类型，出生年份默认对应当年1月1日（如果没有具体生日数据的话）。
2. 计算年龄：可以选择两种方式，根据精度需求调整：

方法1：直接年份相减（简单高效）

适合仅需年份差的场景，当死亡日期在当年生日（默认1月1日）之后时，结果完全准确：

import pandas as pd

# 转换日期列
df['death_date'] = pd.to_datetime(df['death date'])
df['birth_date'] = pd.to_datetime(df['birth year'], format='%Y')

# 计算年龄
df['age'] = df['death_date'].dt.year - df['birth_date'].dt.year

示例中2010-3-7减去1970-1-1，年份差为40，符合预期。

方法2：基于实际天数差计算（更精确）

考虑闰年的影响，用平均年天数365.2425来计算，结果更贴近真实年龄：

df['age'] = (df['death_date'] - df['birth_date']) // pd.Timedelta(days=365.2425)

测试示例 #

运行以下代码验证结果：

import pandas as pd

# 构造测试数据
df = pd.DataFrame({
    'birth year': [1970],
    'death date': ['2010-3-7']
})

# 转换并计算
df['death_date'] = pd.to_datetime(df['death date'])
df['birth_date'] = pd.to_datetime(df['birth year'], format='%Y')
df['age'] = df['death_date'].dt.year - df['birth_date'].dt.year

print(df['age'].values[0])  # 输出：40

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Berk