如何将月份差值转换为整数？附数据集及尝试代码

看起来你已经走对了大部分流程，但在把周期差值转成整数时卡壳了——这其实是个很常见的小坑，我来帮你解决：

问题根源 #

当你用Period类型的列相减时，虽然结果看起来是整数，但在部分pandas版本中，返回的其实是MonthOffset对象（而非原生整数类型），直接用astype(int)自然不会生效；另外，就算返回的是整数类型，如果你没把转换结果赋值回原列，也看不到变化。

三种可行解决方案 #

方案1：直接赋值转换结果（最简单，适用于大部分新pandas版本）

如果你的tenure列计算后已经是整数类型（可以用df['tenure'].dtype查看，通常是int64），只需要把转换后的结果赋值回原列即可：

df['start_month_year'] = df['StartDate'].dt.to_period('M')
df['current_month_year'] = df['CurrentDate'].dt.to_period('M')
df['tenure'] = df['current_month_year'] - df['start_month_year']
# 关键：赋值回去，而不是只调用astype(int)
df['tenure'] = df['tenure'].astype(int)

方案2：提取MonthOffset的n属性（适用于旧版本pandas）

如果你的周期差值返回的是MonthOffset对象，可以通过apply提取它的n属性（这个属性就是月份差的整数值）：

df['start_month_year'] = df['StartDate'].dt.to_period('M')
df['current_month_year'] = df['CurrentDate'].dt.to_period('M')
# 直接提取月份差的整数部分
df['tenure'] = (df['current_month_year'] - df['start_month_year']).apply(lambda x: x.n)

方案3：绕过Period类型，直接计算月份差（最直观，无需依赖Period）

如果你不想纠结Period的类型问题，还可以直接用日期的年和月来计算总月份差，结果天然就是整数：

# 计算年份差*12 + 月份差
df['tenure'] = (df['CurrentDate'].dt.year - df['StartDate'].dt.year) * 12 + (df['CurrentDate'].dt.month - df['StartDate'].dt.month)

验证结果 #

用你的测试数据集运行任意一种方案，最终tenure列都会得到如下整数结果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jenny Jing Yu