我有一個包含入院日期（ADMIDATE）和出院日期（DISDATE）的手術活動資料框架。它有60萬行，共78列，但我已經為一個特定的手術過濾了它。我想計算住院時間，并將其作為另一列加入。 通常我使用
df["los"] = (df["DISDATE"] - df["ADMIDATE"] ).dt.day
我最近不得不清理資料，而且一定是用了與以前不同的方法，因為我現在得到了一個負的los，例如。
| DISDATE. | . ADMIDATE. | .los. | |
|---|---|---|---|
| 2019-12-24 | 2019-12-08 | -43805. | 2019-05-15 | . | . 2019-03-26 | 50.
| 2019-10-11 | |||
| . 2019-10-07 | |||
| 2019-06-20 | |||
| 2019-06-16 | |||
| 4 | 4 | 2019-04-11 | 2019-04-08? |
df.info()
df.info()
<class '`pandas`.core.frame.DataFrame' >
RangeIndex。5條目，0至4。
資料列（共78列）。
5 ADMIDATE 5個非空的datetime64[ns] 。 28 DISDATE 5個非空的datetime64[ns]
。<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex。5個條目，0到4 資料列（共78列）：
5 ADMIDATE 5 Non-null datetime64[ns]
28 DISDATE 5 non-null datetime64[ns] 。
我不確定如何對這個問題提出正確的問題，以及為什么它只影響一些行。在清理資料時，一些DISDATE必須從另一列（也是一個日期列）中填充，因為它們是不完整的，我想知道是否由于保留了一些原始資料，所以這些資料是負面的，即使列印新的DISDATE看起來不錯。
uj5u.com熱心網友回復：
你的樣本作業得很好，有正確的輸出（第一行有16天）
你能試試嗎？
你能不能試一下，檢查一下問題是否仍然存在：
你能不能試一下？
import io
data = df[['DISDATE', 'ADIDATE']].to_csv()
test = pd.read_csv(io.StringIO(data), index_col=0,
parse_dates=['DISDATE', 'ADIDATE'])
print(test['DISDATE'].sub(test['ADMIDATE']).dt.day)
輸出：
0 16
1 50
24
3 4
4 3
dtype: int64
Update
要除錯你的壞日期，請嘗試：
df.loc[pd. to_datetime(df['ADMIDATE'/span>], errors='coerce'/span>).isna(), 'ADMIDATE'/span>]
你應該看到值不是一個正確日期的行。
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