pandas AttributeError: 在对groupby应用apply函数时，'DataFrame'对象没有'dt'属性。

Question

我有以下的df，

code    date1        date2
2000    2018-03-21   2018-04-04
2000    2018-03-22   2018-04-05
2000    2018-03-23   2018-04-06

当我尝试

df_code_grp_by = df.groupby(['code'])

df_code_grp_by.apply(lambda x: x.date2 - x.date1).dt.days.sum(level=0).reset_index(name='date_diff_sum')

我得到了

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'dt'

date1和date2都是dtype('<M8[ns]')类型的，我想知道如何解决这个问题。我正在使用Pandas 0.22.0、Python 3.5.2和Numpy 1.15.4。

- daiyue

Answer 1

更好的做法是通过code列创建索引，然后减去Series。最初的回答。

df = df.set_index('code')
df = (df.date2 - df.date1).dt.days.sum(level=0).reset_index(name='date_diff_sum')
print (df)
   code  date_diff_sum
0  2000             42

代码问题是apply返回行（可能是bug）：

最初的回答是：

df_code_grp_by = df.groupby(['code'])

df = df_code_grp_by.apply(lambda x: x.date2 - x.date1)
print (df)
                     0                 1                 2
code                                                      
2000  1209600000000000  1209600000000000  1209600000000000

可能的解决方案是使用np.sum函数：

df = (df_code_grp_by.apply(lambda x: np.sum(x.date2 - x.date1))
                    .dt.days
                    .reset_index(name='date_diff_sum'))
print (df)
   code  date_diff_sum
0  2000             42

- jezrael

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谢谢您的回复，您能告诉我我的代码有什么问题吗？ - daiyue

@daiyue - 正在调查。 - jezrael