パンダの日付計算の時間がかかりますか？

Question

私はパンダのデータフレーム、dfに2つの日時の列があります。

d = pd.DatetimeIndex(start='1700-01-01', end='2017-01-01', freq='1D') 
df = pd.DataFrame({'date1':d}) 
df['date2'] = df['date1'].sample(frac=1).values 

私は、以下のものを使用してこれらの日付の間に週数を計算しています：

11とデータフレームで

df['weeks'] = (df['date1'].subtract(df['date2'])).dt.days/7

これは予想以上に長くなります（約10分）。

これを行うより速い方法がありますか？

Answer 1

使用numpy - 日に、array sの両方の列を変換減算し、最後の変換：

df['weeks'] = (df['date1'].values- df['date2'].values)/np.timedelta64(1, 'D')/7 

サンプル：

d = pd.DatetimeIndex(start='1700-01-01', end='2017-01-01', freq='1D') 
df = pd.DataFrame({'date1':d}) 
df['date2'] = df['date1'].sample(frac=1).values 
#print (df) 

In [292]: %timeit df['weeks'] = (df['date1'].subtract(df['date2'])).dt.days/7 
1 loop, best of 3: 942 ms per loop 

In [293]: %timeit df['weeks'] = (df['date1'].values- df['date2'].values)/np.timedelta64(1, 'D')/7 
1000 loops, best of 3: 1.89 ms per loop