Soustraire une année d'une colonne datetime dans les pandas

J'ai une colonne datetime comme ci-dessous -

>>> df['ACC_DATE'].head(2)
538   2006-04-07
550   2006-04-12
Name: ACC_DATE, dtype: datetime64[ns]

Maintenant, je veux soustraire une année à partir de chaque ligne de cette colonne. Comment puis-je obtenir le même & bibliothèque puis-je utiliser?

Le champ prévus -

        ACC_DATE    NEW_DATE
538   2006-04-07  2005-04-07
549   2006-04-12  2005-04-12

Grâce.

source d'informationauteur 0nir

  1. 28

    Vous pouvez utiliser DateOffset de réaliser ceci:

    In [15]:    
df['NEW_DATE'] = df['ACC_DATE'].apply(lambda x: x - pd.DateOffset(years=1))
df

Out[15]:
        ACC_DATE   NEW_DATE
index                      
538   2006-04-07 2005-04-07
550   2006-04-12 2005-04-12

    mise à jour

    De regarder cette question 3 ans plus tard à l'aide de apply est inutile, tu peux faire:

    In[88]:
df['NEW_DATE'] = df['ACC_DATE'] - pd.DateOffset(years=1)
df

Out[88]: 
        ACC_DATE   NEW_DATE
index                      
538   2006-04-07 2005-04-07
550   2006-04-12 2005-04-12

    qui est une opération vectorielle

  2. 8

    Vous pouvez utiliser la mp.Timedelta:

    df["NEW_DATE"] = df["ACC_DATE"] - pd.Timedelta(days=365)

    Ou remplacer:

    df["NEW_DATE"] = df["ACC_DATE"].apply(lambda x: x.replace(year=x.year - 1))

    Mais ne va attraper les années bissextiles afin que vous pouvez utiliser dateutil.relativedelta :

    from dateutil.relativedelta import  relativedelta

df["NEW_DATE"] = df["ACC_DATE"].apply(lambda x: x - relativedelta(years=1))
  3. 7

    Utilisation DateOffset:

    df["NEW_DATE"] = df["ACC_DATE"] - pd.offsets.DateOffset(years=1)
print (df)
        ACC_DATE   NEW_DATE
index                      
538   2006-04-07 2005-04-07
550   2006-04-12 2005-04-12