Python，无法将日期数组转换为天

Question

我有这个 csv 文件“rfm_data.csv”：

CustomerID PurchaseDate  TransactionAmount ProductInformation
8814       11-04-23             943.31          Product C
2188       11-04-23             463.70          Product A
4608       11-04-23              80.28          Product A
2559       11-04-23             221.29          Product A

我用这段代码读取和转换数据：

    data = pd.read_csv("rfm_data.csv")
    data['PurchaseDate'] = pd.to_datetime(data['PurchaseDate'],  format='%d-%m-%y')
    data['Recency'] = (datetime.now().date() - data['PurchaseDate'].dt.date).dt.days

当我打印（数据）时，我收到此错误消息：

AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values. Did you mean: 'at'?

如果我从最后一行代码中删除 dt.day，我会得到以下结果：

CustomerID PurchaseDate  TransactionAmount ProductInformation Recency
8814       2023-04-11             943.31          Product C   140 days, 0:00:00
2188       2023-04-11             463.70          Product A   140 days, 0:00:00
4608       2023-04-11              80.28          Product A   140 days, 0:00:00
2559       2023-04-11             221.29          Product A   140 days, 0:00:00

但是我想要的【Recency】只是天数，以便进一步计算。

Answer 1

您的问题在于调用

.dt.date

，它返回一个普通的 Python 日期对象列 - 没有

dt

访问器。由于您的输入只有日期，因此不需要标准化为日期。如果您无论如何都需要这样做，请使用

.dt.floor("d")

。

例如：

from io import StringIO
import pandas as pd

s = """CustomerID PurchaseDate TransactionAmount ProductInformation
8814 11-04-23 943.31 Product-C
2188 11-04-23 463.70 Product-A
4608 11-04-23 80.28 Product-A
2559 11-04-23 221.29 Product-A"""

data = pd.read_csv(StringIO(s), sep=" ")
data['PurchaseDate'] = pd.to_datetime(data['PurchaseDate'],  format='%d-%m-%y')
data['Recency'] = (pd.Timestamp("now").floor("d") - data['PurchaseDate']).dt.days

print(data)
   CustomerID PurchaseDate  TransactionAmount ProductInformation  Recency
0        8814   2023-04-11             943.31          Product-C      140
1        2188   2023-04-11             463.70          Product-A      140
2        4608   2023-04-11              80.28          Product-A      140
3        2559   2023-04-11             221.29          Product-A      140