创建随机日期时间列，条件是另一个日期时间列 pandas

百变鹏仔 1天前 #Python

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问题内容

我有一个 pandas 数据框 df_sample：

columna columnba         aaa         abb         bab         bbb         bc

我已经创建了一个随机列，其中包含一些日期对象：

df_sample['contract_starts'] = np.random.choice(pd.date_range('2024-01-01', '2024-05-01'), len(df_sample))

这会导致以下输出：

columna columnb contract_startsa         aa     2024-01-21a         ab     2024-03-03b         ba     2024-01-18b         bb     2024-02-18b         bc     2024-04-03

如何创建另一个日期时间列contract_noted，该值也有给定范围（例如直到 2024-05-01 ）但不超过 contract_startscolumn，例如：

columnA columnB contract_starts contract_notedA         AA     2024-01-21      2024-01-20A         AB     2024-03-03      2024-01-01B         BA     2024-01-18      2024-01-13B         BB     2024-02-18      2024-02-01B         BC     2024-04-03      2024-03-28

正确答案

您可以通过从 contract_starts 列中减去随机时间增量numpy.random.randint 与 to_timedelta：

df_sample['contract_noted'] = (df_sample['contract_starts'] -                                pd.to_timedelta(np.random.randint(1,30, len(df_sample)),                                                unit='d'))print (df_sample)  columna columnb contract_starts contract_noted0       a      aa      2024-04-18     2024-03-211       a      ab      2024-02-12     2024-01-222       b      ba      2024-02-21     2024-02-023       b      bb      2024-04-12     2024-03-294       b      bc      2024-02-10     2024-02-03

如果还需要开始和结束之间的日期时间，如 contract_starts 生成 1 之间的 inetegers 以及与开始日期时间的差异：

days =(df_sample['contract_starts'] - pd.Timestamp('2024-01-01')).dt.daysprint (days)df_sample['contract_noted'] = (df_sample['contract_starts'] -                                pd.to_timedelta(np.random.randint(1,days, len(df_sample)),                                                unit='d'))print (df_sample)  columnA columnB contract_starts contract_noted0       A      AA      2024-02-09     2024-01-091       A      AB      2024-04-26     2024-02-232       B      BA      2024-04-10     2024-04-063       B      BB      2024-01-31     2024-01-074       B      BC      2024-01-14     2024-01-08

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