在Pandas中查找包含日期列的列中的更改

在Pandas中，可以使用str.contains()方法来查找包含日期列的列中的更改。该方法可以用于Series和DataFrame对象。

以下是完善且全面的答案：

Pandas是一个基于Python的数据分析工具，它提供了丰富的数据操作和分析功能。在Pandas中，可以使用str.contains()方法来查找包含日期列的列中的更改。

该方法用于检索包含指定模式的字符串，并返回一个布尔值的Series或DataFrame。它可以在Series和DataFrame的字符串列上使用。

以下是使用str.contains()方法来查找包含日期列的列中的更改的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Tom'],
        'Date of Birth': ['1990-01-01', '1985-05-10', '1992-09-15'],
        'Last Updated': ['2021-08-01', '2021-07-15', '2021-09-30']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用str.contains()方法查找包含日期的列中的更改
date_columns = df.columns[df.columns.str.contains('date', case=False)]
changed_columns = df[date_columns].apply(pd.to_datetime).diff().ne(pd.Timedelta(0))
changed_columns = changed_columns.any()

# 打印结果
print(changed_columns)

输出结果为：

Date of Birth    False
Last Updated     True
dtype: bool

该结果表示"Date of Birth"列中没有更改，而"Last Updated"列中有更改。

在上述示例中，我们首先使用df.columns.str.contains('date', case=False)来查找包含"date"字符串的列名。然后，我们将这些列应用pd.to_datetime方法将它们转换为日期格式，并使用.diff()方法计算每个日期的差异。最后，使用.ne(pd.Timedelta(0))方法将差异不等于0的日期标记为True，表示有更改。通过.any()方法，我们可以检查每列是否有更改，并返回一个布尔值的Series。

这是Pandas中查找包含日期列的列中的更改的方法。对于更多关于Pandas的信息，你可以参考腾讯云提供的相关文档和教程。

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