팬더 : 날짜/시간 열 (벡터화 됨)에 timedelta 열 추가

Question

날짜 열과 int 열의 두 열이있는 팬더 데이터 프레임이 있고 날짜 열에 int 열 (일 단위)을 추가하기 만하면됩니다. . df.apply()를 사용하여 솔루션을 찾았지만 전체 데이터 세트에서 너무 느립니다. 벡터화 된 방식으로이 작업을 수행하는 데 필요한 많은 설명서가 없습니다 (찾을 수있는 가장 가까운 것이 this). 그래서 내가 찾은 해결책이 앞으로 나아갈 수있는 최선의 방법인지 확인하고 싶었습니다.

원시 데이터는 ints (일)의 열로 구성된 문자열의 열입니다.

import pandas as pd 
from datetime import timedelta 

df = pd.DataFrame([['2016-01-10',28],['2016-05-11',28],['2016-02-23',15],['2015-12-08',30]], 
        columns = ['ship_string','days_supply']) 
print df 

ship_string days_supply 
0 2016-01-10   28 
1 2016-05-11   28 
2 2016-02-23   15 
3 2015-12-08   30 

내 첫번째 생각은 (이 근무) 다음과 같이 .apply 사용하는 것이 었습니다 :

일을하지만, 상당히 느린

def f(x):  
    return x['ship_date'] + timedelta(days=x['days_supply']) 

df['ship_date'] = pd.to_datetime(df['ship_string']) 

df['supply_ended'] = df.apply(f,axis = 1) 

. 질문에 대한 답변으로 아래에 대체 해결책을 게시했지만 "우수 사례"라는 확인을 받고 싶습니다. 나는 팬더의 날짜에 timedelta 컬럼을 추가하는 데 많은 좋은 스레드를 찾을 수 없었습니다 (특히 벡터화 된 방식으로), 그래서 조금 더 사용자 친화적 인 것을 추가하고 다음 가난한 영혼이 도움이 될 것이라고 생각했습니다. 이 작업을 수행.

Answer 1

전체 코드 솔루션 :

import pandas as pd 
from datetime import timedelta 

df = pd.DataFrame([['2016-01-10',28],['2016-05-11',28],['2016-02-23',15],['2015-12-08',30]], 
         columns = ['ship_string','days_supply']) 

df['ship_date'] = pd.to_datetime(df['ship_string']) 

df['time_added'] = pd.to_timedelta(df['days_supply'],'d') 
df['supply_ended'] = df['ship_date'] + df['time_added'] 

print df 

    ship_string days_supply ship_date time_added supply_ended 
0 2016-01-10   28 2016-01-10  28 days 2016-02-07 
1 2016-05-11   28 2016-05-11  28 days 2016-06-08 
2 2016-02-23   15 2016-02-23  15 days 2016-03-09 
3 2015-12-08   30 2015-12-08  30 days 2016-01-07 

이 좋은 벡터화 된 솔루션이 아닌 경우 나 아래 댓글에 알려 주시기 바랍니다 그리고 난 편집 할 수 있습니다.