在当今世界，数据分析变得越来越重要，数据分析师和数据科学家使用的最流行的工具之一是带有 pandas 库的 Python。 Pandas 是一种功能强大的开源数据分析和操作工具，可以轻松操作数据结构和序列。 用户遇到的一个常见问题是将出生日期转换为年龄，以便进行更准确和实用的分析。 在本文中，我们将通过清晰的示例和代码实现的解释来深入探讨如何解决这个问题。
Pandas 是一种多功能工具，通常涉及处理 DateTime 对象——处理出生日期时就是这种情况。 将出生日期转换为年龄的第一步需要使用 DateTime 库进行简单的运算。 这将使我们能够通过计算他们的出生日期和当前日期之间的差异来找到个人的年龄.
让我们从导入必要的库开始：
import pandas as pd from datetime import datetime
接下来，考虑一个包含以下个人数据的简单数据集：
data = {'Name': ['John', 'Paul', 'George', 'Ringo'],
'Birth_Date': ['1940-10-09', '1942-06-18', '1943-02-25', '1940-07-07']
}
df = pd.DataFrame(data)
df['Birth_Date'] = pd.to_datetime(df['Birth_Date'])
在上面的代码中，我们将 'Birth_Date' 列转换为 DateTime 对象。
计算年龄
现在，我们准备好通过计算这些人的出生日期和当前日期之间的差异来计算他们的年龄。 为此，请按照下列步骤操作：
1. 创建一个名为“calculate_age”的函数，它将生日作为输入并返回此人的年龄。
2. 将此函数应用于 DataFrame 中的“Birth_Date”列。
下面是实现上述逻辑的代码：
def calculate_age(birth_date):
today = datetime.now()
age = today.year - birth_date.year - ((today.month, today.day) <
(birth_date.month, birth_date.day))
return age
df['Age'] = df['Birth_Date'].apply(calculate_age)
在此代码片段中，我们创建了一个名为“calculate_age”的函数，该函数接收 birth_date 作为输入，使用 datetime.now() 计算当前日期，并通过从当前年份减去出生年份来计算此人的年龄。 如果他们的 今年没有生日，我们再减去一年。
最后，我们使用 apply() 方法将此函数应用于 'Birth_Date' 列，并将计算出的年龄存储在 DataFrame 中新的 'Age' 列中。
使用 Numpy 和 Pandas 计算年龄
或者，我们可以结合使用强大的 numpy 库和 pandas 来完成这项任务。 要使用 numpy 将出生日期转换为年龄，请按照以下步骤操作：
1.导入numpy库。
2.使用numpy的'floor'函数计算年龄。
这是如何执行此操作的示例：
import numpy as np df['Age'] = np.floor((datetime.now() - df['Birth_Date']).dt.days / 365.25)
此代码使用 numpy 的“floor”函数来向下取整的浮点除法结果 天数 自出生日期起 365.25（考虑闰年）。
总之，通过利用 pandas 和 datetime 或 pandas 和 numpy 等库，可以无缝地将数据集中的出生日期列转换为年龄。 遵循解释的步骤并理解本文提供的代码将使您掌握操作此类数据的知识，并进行更高效、更准确的分析。
