熊猫从日期获取年龄（例如：出生日期）

import datetime as DTimport ioimport numpy as npimport pandas as pdpd.options.mode.chained_assignment = 'warn'content = '''     ssno        lname         fname    pos_title  ser  gender  dob 0    23456789    PLILEY     JODY        BUDG ANAL  0560  F      031871 1    987654321   NOEL       HEATHER     PRTG SRVCS SPECLST    1654  F      1208522    234567891   SonJU      LAURIE      SUPVY ConTR SPECLST   1102  F      0109993    345678912   MANNING    CYNTHIA     SOC SCNTST 0101  F      0816924    456789123   NAUERTZ    ELIZABETH   OFF AUTOMATION ASST   0326  F      031387'''df = pd.read_csv(io.StringIO(content), sep='s{2,}')df['dob'] = df['dob'].apply('{:06}'.format)now = pd.Timestamp('now')df['dob'] = pd.to_datetime(df['dob'], format='%m%d%y')    # 1df['dob'] = df['dob'].where(df['dob'] < now, df['dob'] -  np.timedelta64(100, 'Y'))   # 2df['age'] = (now - df['dob']).astype('<m8[Y]')    # 3print(df)

产量

        ssno    lname      fname pos_title   ser gender     23456789   PLILEY       JODY BUDG ANAL   560      F   1  987654321     NOEL    HEATHER   PRTG SRVCS SPECLST  1654      F   2  234567891    SonJU     LAURIE  SUPVY ConTR SPECLST  1102      F   3  345678912  MANNING    CYNTHIASOC SCNTST   101      F   4  456789123  NAUERTZ  ELIZABETH  OFF AUTOMATION ASST   326      F       dob  age  0 1971-03-18 00:00:00   43  1 1952-12-08 18:00:00   61  2 1999-01-09 00:00:00   15  3 1992-08-16 00:00:00   22  4 1987-03-13 00:00:00   27

1. 看来您的

   dob

   栏目前是字串。首先，将它们转换为

   Timestamps

   using

   pd.to_datetime

   。
2. 该格式

   '%m%d%y'

   将最后两位数字转换为年份，但不幸的是假设的

   52

   平均值为2052。由于这可能不是希瑟·诺埃尔（Heather Noel）的出生年，因此，

   dob

   只要

   dob

   大于，就减去100年

   now

   。您可能要减去几年

   now

   的状况，

   df['dob'] < now

   因为拥有101岁工人的可能性可能比拥有1岁工人的可能性要高一些。
3. 您可以减去

   dob

   从

   now

   获得timedelta64 [NS] 。要将其转换为年份，请使用

   astype('<m8[Y]')

   或

   astype('timedelta64[Y]')

   。