这篇文章主要介绍了怎么在Python中利用dataframe将出生日期转化为年龄，此处通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考下：

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Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
data = {'birth': ['10/8/00', '7/21/93', '6/14/01', '5/18/99', '1/5/98']}
frame = DataFrame(data)
frame

从数据来看，'10/8/00'之类的数，最左边的数表示月份，中间的数表示日，最后的数表示年度。

实际上我们在分析时并不需要人的出生日期，而是需要年龄，不同的年龄阶段会有不同的状态，比如收入、健康、居住条件等等，且能够很好地把不同样本的差异性进行大范围的划分，而不是像出生日期那样包含信息量过大且在算法训练时不好作为有效数据进行训练，age是一个很好地特征工程指示变量。

那如何把上述birth数据变为年龄age呢？

在这里用到datetime这个库，如下：

（1）首先把birth转化为标准时间格式

frame['birth'] = pd.to_datetime(frame['birth'])
frame

 

（2）获取当前时间的年份，并减去birth的年份

import datetime as dt
now_year =dt.datetime.today().year #当前的年份
frame['age']=now_year-frame.birth.dt.year
frame

在这里使用了dt.datetime.today().year来获取当前日期的年份，然后将birth数据中的年份数据提取出来（frame.birth.dt.year），两者相减就得到需要的年龄数据，如下：

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