Pandas按指定列分组后倒序计算行之间天数差的问题求解

import pandas as pd

# 原有基础逻辑
df = pd.read_csv('../sample/sample.csv')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 分组计算倒序天数差核心逻辑
df['deltaT'] = df.groupby('group_id')['date'].apply(
    lambda x: x - x.shift(-1)
).dt.days.fillna(0)

# 若需要输出带「days」后缀的字符串格式，可追加下面这行代码
# df['deltaT'] = df['deltaT'].apply(lambda x: f"{x} days" if x != 0 else "0")

• 按group_id分组后，对每个分组内的日期列使用shift(-1)，将下一行的日期移到当前行，实现从下到上倒序对比的需求
• 用当前行日期减去下移后的下一行日期，得到的差值取天数属性，最后将每个分组最后一行的空值填0，完全匹配你需要的输出结果

1. 尝试1未加分组逻辑，会跨group_id计算差值，且shift()默认是把上一行内容移到当前行，计算方向和你要的倒序相反
2. 尝试2的where()方法要求传入布尔数组作为判断条件，你直接传入了日期差的timedelta类型数据，类型不匹配触发报错

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sharp