求助：python dataframe相同项的两行数相减，几个大神看来都说难

Question

#求助：python dataframe相同项的两行数相减，几个大神看来都说难

数据如下图：

要求：
用python构成一个新dataframe，计算出相同Serialsnumber的Receive Date的差。(也就是说算出没部机收到日期的间隔天数）

急，请大神帮忙！！！！
问题补充：
Serialsnumber不只两个是相同的，有写有三个或四个相同的，要求计算出最大和第二大的Receive Date的差值。补充数据如图：

Answer 1

可以用 DataFrame 的 group 分组，然后对组内的元素查找最大和第二大的日期。
完整代码如下：

from pandas import Series,DataFrame
from datetime import datetime
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
{'Serialsnumber': 'BR85278403 BR85278403 BR85278403 BR85278403 BR85279403 BR85279403 BR85279403 BH58960 BH58960 BH539411 BH539411'.split(), 
 'Receive Date': ['2018-04-03', '2018-10-26', '2019-03-21','2019-07-22', '2017-09-23', '2017-12-14','2018-10-09', '2017-11-02', '2018-04-23','2017-09-09', '2018-05-11',], 
 'QTY': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ,1, 1, 1 ,1]})

print df

g = df.groupby('Serialsnumber')

for name ,group in g:
    #get max Date
    maxDate = group['Receive Date'].max()

    #去掉最大值后得到一个 list ，取这 list 的 max 就是第二大日期了
    list = []
    for temp in group['Receive Date']:
        if temp != maxDate :
            list.append(temp)

    #find the second max Date
    secondDate = max(list)

    #datediff
    datediff = datetime.strptime(maxDate,'%Y-%m-%d')-datetime.strptime(secondDate,'%Y-%m-%d')
    print name,'maxDate is',maxDate,'secondDate',secondDate,'diffDay',datediff

我把日期统一相同格式的了，后面就是直接对分组内的数据按楼主需求进行处理即可。