如何计算不同pandas列中两个日期之间的年数

一列有日期,但另一列有一个包含日期的字符串,所以我首先需要从该字符串中提取日期部分.

import pandas as pd
import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta

# the dataframe - id column always starts with year, month and day
df = pd.DataFrame({'id': ['19520630F8', '19680321A5', '19711113E2'],
                   'dte': ['2010-06-02', '2007-08-12', '2013-01-23']})

# create a date string from df['id'] to the format yyyy-mm-dd
dob = (df['id'].str[:4] + '-' +
       df['id'].str[4:6] + '-' +
       df['id'].str[6:8])

# calculate age (years only) at df['dte']
df['age'] = relativedelta(date, dob).years

我收到错误消息：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我不明白我的数据的模糊性,以及应用那些空/ bool / item的位置……
df [‘dta’]列,如果是对象数据类型而不是datetime,但在pd.to_datetime中包装dob的创建不会有帮助.

编辑
预期的产出应该是

          dte          id  age
0  2010-06-02  19520630F8   57
1  2007-08-12  19680321A5   39
2  2013-01-23  19711113E2   41

解决方法:

我相信需要：

df['age'] = (np.floor((pd.to_datetime(df['dte']) - 
             pd.to_datetime(dob)).dt.days / 365.25)).astype(int)
print (df)
           id         dte  age
0  19520630F8  2010-06-02   57
1  19680321A5  2007-08-12   39
2  19711113E2  2013-01-23   41

细节：

将列转换为日期时间并减去：

print (pd.to_datetime(df['dte']) -  pd.to_datetime(dob))
0   21156 days
1   14388 days
2   15047 days
dtype: timedelta64[ns]

转换为天,然后转换为年：

print ((pd.to_datetime(df['dte']) -  pd.to_datetime(dob)).dt.days / 365.25)
0    57.921971
1    39.392197
2    41.196441
dtype: float64

最后一层的价值为numpy.floor.：

print ((np.floor((pd.to_datetime(df['dte']) - pd.to_datetime(dob)).dt.days / 365.25)))
0    57.0
1    39.0
2    41.0
dtype: float64