如何用今日日期减去Pandas DataFrame值生成新DataFrame

针对你提出的需求，其实不需要手动逐个单元格赋值（就像你想到的df2.iloc[1,1]那种写法），Pandas的矢量化运算可以帮我们一次性完成整个DataFrame的计算，既简洁又高效。

先还原你的原始数据： #

import pandas as pd

# 构建原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['D1', 'D2', 'D3'],
    'A': [1, 2, 2],
    'B': [3, 4, 1],
    'C': [3, 4, 1]
}).set_index('Name')

输出的原始DataFrame：

A  B  C
Name         
D1    1  3  3
D2    2  4  4
D3    2  1  1

完整解决方案代码： #

from datetime import date, timedelta

# 定义今日日期（这里用你示例中的2018-04-27，实际可自动获取当前日期）
today = date(2018, 4, 27)
# 如果要自动取系统当前日期，替换成下面这行：
# today = date.today()

# 对整个数值列做矢量化运算：今日日期减去对应天数的时间差
result_df = df.apply(lambda x: today - timedelta(days=x))

# 查看最终结果
print(result_df)

输出结果： #

A          B          C
Name                                   
D1     2018-04-26  2018-04-24  2018-04-24
D2     2018-04-25  2018-04-23  2018-04-23
D3     2018-04-25  2018-04-26  2018-04-26

补充说明： #

1. apply方法会遍历DataFrame的每一列，对每个元素执行日期偏移计算，比逐单元格赋值效率高得多，数据量大时优势更明显。
2. 如果你需要保留Name作为普通列而非索引，只需要去掉代码里的.set_index('Name')，最终结果的结构就会和你给出的示例完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joel