Python：如何计算btw当前年份和年份的差异？

问题描述：

我有一个只包含年份值的列“DateBecameRep_Year”（即1974年，1999年等）。我想在我的数据框中创建一个新的列，以计算“DateBecameRep_Year”字段中当前年份与年份之间的差异。Python：如何计算btw当前年份和年份的差异？

下面是我尝试使用代码：

df_DD['DateBecameRep_Year'] = pd.to_datetime(df_DD['DateBecameRep_Year']) 

df_DD['Current Year'] = datetime.now().year 
df_DD['Current Year'] = pd.to_datetime(df_DD['Current Year']) 

df_DD['Years_Since_BecameRep'] = df_DD['Current Year'] - df_DD['DateBecameRep_Year'] 
df_DD['Years_Since_BecameRep'] = df_DD['Years_Since_BecameRep']/np.timedelta64(1, 'Y') 

df_DD['Years_Since_BecameRep'].head()

这是输出我得到这看起来很奇怪：

我的假设是，这已经是与如下：

任何帮助，非常感谢！

你可以用小重现的数据集（文本/ CSV格式）和所需的数据集扩展你的问题？目前，你现在很清楚你想达到什么目的......为什么你想要将年份（整数）转换为'datetime' dtype？ – MaxU

我想你只是需要年份之间的差异？如果是的话从代码中移除第三行。 –

用'df_DD ['Years_Since_BecameRep'] = datetime.now（）。year - df_DD ['DateBecameRep_Year']'代替所有代码，就这样，不是吗？ –

答

如果您只是想获得不同的年份数，您可以简单地使用减法，无需转换为日期时间。

import pandas as pd 
import datetime 
current_year = datetime.datetime.now().year #get current year 
df_DD = pd.DataFrame.from_dict({"DateBecameRep_Year":[1999,2000,2015,1898,1788,1854]}) 
df_DD['Current Year'] = datetime.datetime.now().year 
df_DD["Years_Since_BecameRep"] = df_DD['Current Year'] - df_DD['DateBecameRep_Year'] # substract to get the year delta

df_DD将是：

DateBecameRep_Year Current Year Years_Since_BecameRep 
0 1999    2017   18 
1 2000    2017   17 
2 2015    2017   2 
3 1898    2017   119 
4 1788    2017   229 
5 1854    2017   163

Python：如何计算btw当前年份和年份的差异？

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