如何使用 Pandas 判断数据表中是否存在间隔超过两个月的记录？

在IT行业这个发展更新速度很快的行业，只有不停止的学习，才不会被行业所淘汰。如果你是文章学习者，那么本文《如何使用 Pandas 判断数据表中是否存在间隔超过两个月的记录？》就很适合你！本篇内容主要包括##content_title##，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！

pandas判断两条数据之间的日期间隔

有这样一张数据表：

如何判断这张表里面是否有间隔两个月以上的记录？

解答

1. 计算两条相邻数据之间的天数差：

   df['day'] = (df.date.shift(-1) - df.date).dt.days

2. 判断天数差是否大于 60 天（两个月）：

   (df.day > 60).any()

如果 any() 返回 true，则表示表内存在间隔超过两个月的记录。

理论要掌握，实操不能落！以上关于《如何使用 Pandas 判断数据表中是否存在间隔超过两个月的记录？》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！