基于条件合并DataFrames datetime64

Question

我想在日期窗帘条件下合并2个Dfs。

DF 1：

DF2：

比方说，今天是2015-01-12，我想要做的是对具有first_activity日期早于10每clienthostid今天天前从DF2被排除，所以在这里的例子我会留下，如果DF2有：

我试着这样做：首先合并2 DF：

temp = pd.merge(df1, df2, on='clienthostid', how='inner') 

，然后尝试根据条件删除：

temp = temp[temp.First_activity + 10 < today] 

，我得到这个错误：

TypeError: cannot operate on a series without a rhs of a series/ndarray of type datetime64[ns] or a timedelta

First_activity今天是datetime64 ...

我并不熟悉sql，python和pandas（总结一切，我猜:)）， 但我有一个任务来实现这个很抱歉如果问题愚蠢。

Answer 1

我想你需要转换to_timedelta int值或使用offsets：

today = pd.datetime.today().date() 
temp = temp[temp.First_activity < today - pd.to_timedelta(10, unit='d')] 

或者：

temp = temp[temp.First_activity < today - pd.offsets.Day(10)]