Estoy intentando agregar un año a una columna de fechas en un marco de datos de pandas, pero cuando uso pd.to_timedelta obtengo horas y minutos adicionales. Sé que podría tomar la hora actualizada y truncar las horas, pero siento que debe haber una manera de agregar un año con precisión. Mi intento de la siguiente manera:
import pandas as pd dates = pd.DataFrame({'date':['20170101','20170102','20170103']}) dates['date'] = pd.to_datetime(dates['date'], format='%Y%m%d') dates['date2'] = dates['date'] + pd.to_timedelta(1, unit='y') datesrendimientos:
Out[1]: date date2 0 2017-01-01 2018-01-01 05:49:12 1 2017-01-02 2018-01-02 05:49:12 2 2017-01-03 2018-01-03 05:49:12¿Cómo puedo agregar un año sin agregar 05:49:12 HH: mm: ss?
In [99]: dates['date'] + pd.offsets.DateOffset(years=1) Out[99]: 0 2018-01-01 1 2018-01-02 2 2018-01-03 Name: date, dtype: datetime64[ns]verificación de año bisiesto:
In [100]: pd.to_datetime(['2011-02-28', '2012-02-29']) + pd.offsets.DateOffset(years=1) Out[100]: DatetimeIndex(['2012-02-28', '2013-02-28'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)Puede normalizar a través pd.Series.dt.normalize :
dates['date2'] = (dates['date'] + pd.to_timedelta(1, unit='y')).dt.normalize()O convertir fecha y datetime a la date
dates['date'] = dates['date'].apply(lambda a: a.date())