Pandas日期时间减法-指定NaN值

Pandas是一个强大的数据分析和处理工具，它提供了丰富的功能来处理日期和时间数据。在Pandas中，可以使用日期时间减法来计算两个日期之间的时间差，并且可以指定NaN值来表示缺失的或无效的结果。

在Pandas中，日期时间减法可以通过使用datetime模块中的timedelta函数来实现。timedelta函数可以接受不同的参数，例如天数、小时数、分钟数、秒数等，用于计算时间差。

下面是一个示例代码，演示了如何在Pandas中进行日期时间减法并指定NaN值：

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# 创建一个包含日期时间的DataFrame
df = pd.DataFrame({'date1': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                   'date2': ['2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06']})

# 将日期时间列转换为Pandas的日期时间类型
df['date1'] = pd.to_datetime(df['date1'])
df['date2'] = pd.to_datetime(df['date2'])

# 计算日期时间差，并指定NaN值
df['diff'] = df['date2'] - df['date1']
df['diff'] = df['diff'].apply(lambda x: x if pd.notnull(x) else pd.NaT)

print(df)

输出结果如下：

       date1      date2   diff
0 2022-01-01 2022-01-04 3 days
1 2022-01-02 2022-01-05 3 days
2 2022-01-03 2022-01-06 3 days

在上述示例中，我们首先创建了一个包含两个日期时间列的DataFrame。然后，我们使用pd.to_datetime函数将这两列转换为Pandas的日期时间类型。接下来，我们通过计算date2列减去date1列得到日期时间差，并将结果存储在diff列中。最后，我们使用apply函数和pd.notnull函数来将缺失的结果替换为NaN值。

Pandas的日期时间减法功能可以广泛应用于各种场景，例如计算两个事件之间的时间间隔、计算某个事件发生后的未来日期等。对于更复杂的日期时间计算，Pandas还提供了其他功能，如日期时间偏移、日期时间格式化等。

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