如何在DataFrame中计算日期差并排除每组首个条目

原始数据集 #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['x','iii-2019-10-16','18/07/2019'],
                   ['x','iii-2019-10-16','21/04/2019'],
                   ['x','iii-2019-10-16','12/09/2019'],
                   ['x','zzz-2020-10-25','12/04/2022'],
                   ['y','qqq-2018-05-28','10/12/2020'], 
                   ['y','qqq-2018-05-28','15/02/2018'],
                   ['y','ooo-2019-11-22','30/05/2019'],
                   ['y','rrr-16-12-2020','16/12/2020'],
                   ['z','ppt-2019-12-03','07/02/2018'],
                   ['z','ttt-2019-12-03','28/05/2019'],
                   ['z','ttt-2019-12-03','09/09/2019'],
                   ['z','ttt-2019-12-03','30/09/2019']
                  ],
                  columns=['Car_code','customer_rent_code','Rent_Date'])

需求 #

按Car_code分组，计算每组内相邻条目的日期差（单位：天），每组首个条目日期差留空。

实现代码 #

# 把字符串格式的日期转成Pandas可识别的日期类型，注意原始格式是日/月/年
df['Rent_Date'] = pd.to_datetime(df['Rent_Date'], format='%d/%m/%Y')

# 分组后先对每组内的日期排序，再计算相邻日期的天数差
df['Date_Diff'] = df.groupby('Car_code')['Rent_Date'].apply(lambda x: x.sort_values().diff().dt.days)

# 打印结果
print(df)

预期结果 #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Natali