Pandas DataFrame如何获取两日期列最大差值对应的起止日期及行索引

方案1：提取所有差值最大的行（适配多最大值场景，示例中索引1、4都会返回） #

先计算length列的最大值，再做布尔筛选即可，代码如下：

# 计算日期差最大值
max_len = dss['length'].max()
# 筛选所有符合条件的行，保留需要的日期字段
max_len_rows = dss[dss['length'] == max_len][['report_end_d', 'report_start_d']]
# 如需提取对应索引列表，执行以下代码
max_index_list = max_len_rows.index.tolist()

运行后max_len_rows会直接输出所有最大差值行的结束日期、开始日期，max_index_list对应输出[1,4]。

方案2：仅提取第一个差值最大的行 #

如果不需要所有最大值行，仅要第一个匹配结果，直接用idxmax()方法即可：

# 获取第一个最大值对应的行索引
first_max_index = dss['length'].idxmax()
# 提取对应行的两个日期字段
first_max_info = dss.loc[first_max_index, ['report_end_d', 'report_start_d']]

示例中执行后first_max_index结果为1，first_max_info会返回索引1对应的两个日期值。

补充说明 #

如果需要将输出的日期转换为指定格式的字符串，可在日期字段后追加.dt.strftime('你需要的格式')，例如转成年-月-日格式写法为dss['report_end_d'].dt.strftime('%Y-%m-%d')。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rra