如何计算DataFrame中CustomerSince日期与1972年1月1日的间隔天数？

实现步骤： #

1. 统一日期格式：确保CustomerSince列是pandas的datetime类型（若原始数据为字符串需先转换）
2. 设定基准日期：创建1972年1月1日的时间戳对象
3. 计算天数差：用日期列减去基准日期，通过.dt.days提取间隔天数

完整代码示例： #

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
data = {
    'CustomerSince': [
        '2011-07-24 21:27:16.617',
        '2011-10-05 21:27:16.617',
        '2012-07-24 21:27:16.617',
        '2010-08-31 21:27:16.617',
        '2011-07-24 21:27:16.617'
    ]
}
df = pd.DataFrame(data, index=[1,2,3,4,5])

# 转换为datetime类型（原始数据为字符串时执行）
df['CustomerSince'] = pd.to_datetime(df['CustomerSince'])

# 定义1972年1月1日作为基准
base_date = pd.Timestamp('1972-01-01')

# 计算间隔天数并新增列
df['DaysSince1972'] = (df['CustomerSince'] - base_date).dt.days

print(df)

输出结果： #

CustomerSince  DaysSince1972
1 2011-07-24 21:27:16.617          14452
2 2011-10-05 21:27:16.617          14524
3 2012-07-24 21:27:16.617          14819
4 2010-08-31 21:27:16.617          14116
5 2011-07-24 21:27:16.617          14452

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Van Toan Nguyen