Python3如何计算Pandas内MM-YYYY格式两日期的天/月/年时间差

报错根因 #

• 你自定义的time_diff函数中使用了格式符%d（仅匹配日期中的「天」字段），但输入的日期字符串是MM-YYYY格式，解析时无法识别剩余的-YYYY内容，直接触发格式匹配错误
• 之前的代码存在冗余操作：你已经将两列日期转为了datetime类型，后续又用strftime转回了字符串格式，反而增加了日期计算的复杂度，完全不需要这一步转换

修正后实现代码 #

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

# 拆分日期列逻辑保留
dateList = df["air_dates"].str.split("-", n = 1, expand = True)
df['air_start_date'] = dateList[0]
df['air_end_date'] = dateList[1]
df.drop(columns = ['air_dates', 'rank'], inplace = True)

# 直接转为datetime类型，不要转回字符串，指定格式提升解析准确率
df['air_start_date'] = pd.to_datetime(df['air_start_date'], format='%m-%Y', errors='coerce')
df['air_end_date'] = pd.to_datetime(df['air_end_date'], format='%m-%Y', errors='coerce')

# 清除空值
df.dropna(subset = ['air_start_date', 'air_end_date'], inplace = True)

# 直接计算时间差，不需要自定义解析函数
# 单位：天
df['diff_days'] = (df['air_end_date'] - df['air_start_date']).dt.days
# 单位：月（精准差值，不按自然月天数近似）
df['diff_months'] = (df['air_end_date'].dt.year - df['air_start_date'].dt.year) * 12 + (df['air_end_date'].dt.month - df['air_start_date'].dt.month)
# 单位：年
df['diff_years'] = df['diff_months'] / 12

补充说明 #

datetime类型直接相减得到的是timedelta类型，直接调用内置属性就可以获取对应单位的差值，不需要手动写字符串解析逻辑，也能避免格式匹配错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rkx74656