如何计算给定月份和日期的增量

Question

我有下面的df

doc_date    date_string
2019-06-03  WW0306
2019-06-07  EH0706

doc_date是datetime64格式的year-month-daydate_string是字符串dtype，如果删除了非数字字符，则为day/month或month/day格式

df['date_string'].str.replace(r'\D+', '')

如何将date_string转换成datetime64，如果date_string在doc_date的+/-180天内，而不考虑它没有转换成的年份和任何日期格式，则将标志within_180设置为true

 df['within_180'] = df.apply(lambda x: x.between(x.doc_date -
                                          Timedelta(180, unit='d'),
                                          x.doc_date +
                                          Timedelta(180, unit='d')))

结果应该是

doc_date    date_string    within_180
2019-06-03  WW0306         true
2019-06-07  EH0706         true

Answer 1

IIUC，将date_string列转换为replace之后的日期时间，并使用^{}访问这两列的一年中的日期，并与^{}进行比较：

s=pd.to_datetime(df['date_string'].str.replace(r'\D+', ''),format='%d%m')
#df.doc_date=pd.to_datetime(df.doc_date) convert to datetime if not already datetime
df['withith_180'] = (df.doc_date.dt.dayofyear-s.dt.dayofyear).le(180)

---

    doc_date date_string  withith_180
0 2019-06-03      WW0306         True
1 2019-06-07      EH0706         True