用python对数据表格处理（筛选并删除）失败，求各位看看？

想要解决的问题：每个人入院日期条两两对比，需要找出间隔小于3天的数据行删除。如某某入院日期分别为“2023-01-01,2023-02-07,2023-02-08,2023-05-01,2023-05-02”，需要删除其中2023-02-08，2023-05-02数据所在行。
代码如下，我运行成功后没有达到想要的效果，请问是什么原因？怎么修改避免？非常期待各位的解答~


import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('原始数据.xlsx')

# 将入住时间列转换为datetime类型
df['入院日期'] = pd.to_datetime(df['入院日期'],format='"%Y-%m-%d"',errors='coerce')

# 按姓名列分组
grouped = df.groupby('姓名')

# 定义函数用于处理每个分组
def process_group(group):
    # 对每个分组按入院日期列升序排序
    group = group.sort_values('入院日期')

    # 初始化索引和循环标志
    index = 0
    keep_looping = True

    while keep_looping:
        if index >= len(group) - 1:
            # 已经到达分组末尾，退出循环
            keep_looping = False
        else:
            # 当前行和下一行的入院日期差值
            time_diff = group.iloc[index+1]['入院日期']

            if time_diff <= timedelta(days=3):
                # 入院日期相隔小，删除下一行数据
                group = group.drop(group.index[index+1])
            else:
                index += 1
                # 入院日期相隔大于三天，索引加一继续对 += 1

    return group

# 使用apply方法对每个分处理函数
processed_df = grouped.apply(process_group)

# 将处理后的数据保存为新的Excel文件
processed_df.to_excel('processed_file.xlsx', index=False)

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7672390
你也可以参考下这篇文章：Python 请将字符串中所有字母全部向后移一位，最后一个字母放在字符串的开头，对比输出修改前和修改后的字符串。
除此之外, 这篇博客: Python时间戳、时间类型转换、日期时间子特征的提取及合并中的 三、时间类型的相互转换 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
1. 时间戳转datetime
常用场景：分析时需要将数据date字段存储的数字转为直观形式
```
datetime.fromtimestamp(1580572800.0) #输出：datetime.datetime(2020, 2, 2, 0, 0)
datetime.utcfromtimestamp(1580572800.0) #输出： datetime.datetime(2020, 2, 1, 16, 0)
```
可以发现同一个时间戳数据1580572800.0，fromtimestamp是在localtime背景下，将1970年01月01日08时00分00秒视为起点，将1580572800.0视为总秒数，算出来是2020, 2, 2, 0, 0。utcfromtimestamp是将1970年01月01日00时00分00秒视为起点，所以转换后比上一个时间晚8个小时。
```
datetime.fromtimestamp(9999999999) #datetime.datetime(2286, 11, 21, 1, 46, 39)
```
扩展知识：time.ctime函数可以把一个时间戳（按秒计算的浮点数）转化为time.asctime()形式的str。
```
time.ctime(1580572800.0)  #输出'Sun Feb  2 00:00:00 2020'
```
2. 时间转时间戳
常用场景：需要将一个时间存储为时间戳，然后存储在数据表中。
（1）获得localtime的时间戳，最简单方法：time.time()
（2）把一个任意的datetime时间转时间戳float：
具体过程：datetime–time.struct_time–float
time.mktime方法将struct_time时间转为时间戳，需要将datetime时间先通过timetuple()函数转为struct_time类型
```
s = time.mktime(datetime(2020,2,2).timetuple())
print(s)
```
问题：Python为什么需要struct_time类型做转换中介？
datetime时间虽然直观，但不能subscriptable（通过index或下标访问），并且datetime object is not iterable。所以当要取一个时刻的年、月、日等子特征时就比较麻烦。如果将其转换为time.struct_time类型后，就可以很方便根据索引或下标形式访问时间子特征。
```
datetime.now().timetuple().tm_year  #当前时刻所在年
datetime.now().timetuple()[1]  #当前时刻所在月份
```
struct_time包括的9个属性：
tm_year 年
tm_mon 月，范围1~12
tm_mday 日，范围1~31
tm_hour 小时，范围0~23
tm_min 分钟，范围0~59
tm_sec 秒，范围0~61（60或61是闰秒）
tm_wday 星期，范围0~6（周一为0）
tm_yday 一年内第几天，范围0~366
tm_isdst 夏时令，-1，0，1
mktime的逆函数为localtime和gmtime，既然是逆方法，所以返回值为struct_time类型。
```
s = time.mktime(datetime(2020,2,2).timetuple()) #获取时间戳
time.localtime(s) #时间戳转local时间
time.gmtime(s) #时间戳转格林威治时间
time.gmtime(s)[0] #获得tm_year子特征
```
3.time_struct转datetime
一种方法是先通过time.mktime转为时间戳，然后通过datetime.fromtimestamp转为datetime。更简便的方法如下：
```
structTime = time.localtime()  #time.localtime()返回time_struct格式的当前时间
datetime(*structTime[:6])
```
time_struct类似于tuple，tuple是可以切片的，structTime[:6]的type是tuple。星号出现在函数的参数structTime[:6]前面，代表解包。即在列表、元组、集合、字典及其他可迭代对象作为实参，并在前面加*时，系统自动进行解包然后传递给函数的多个单变量参数。
而如果：
```
datetime(*structTime)
```
会提示：TypeError: function takes at most 8 positional arguments (9 given)，思考一下为什么会出现异常？
4. pandas的pd.to_datetime方法【重点】
（1）函数定义
pandas.to_datetime(arg, errors=‘ignore’, dayfirst=False, utc=None, box=True, format=None, exact=True, coerce=False, unit=‘ns’, infer_datetime_format=False)
该函数常用于原始数据中date字段的转换。函数的返回值依据于输入数据的类型，输入输出对应关系如下：
list-like: DatetimeIndex
Series: Series of datetime64 dtype
scalar: Timestamp
（2）转换实例
pandas读取源数据时，比如csv文件，有可能将日期时间特征在定义为object类型。
举例1：
```
s = pd.Series('01/02/1965',dtype='object')
d = pd.to_datetime(s,format='%m/%d/%Y')
print(d)
```
运行结果：
0 1965-01-02
dtype: datetime64[ns]
这个例子中，format=’%m/%d/%Y’参数不写也可。
```
s = pd.Series('01/02/1965',dtype='object')
d = pd.to_datetime(s)
print(d)
```
这是因为pandas能猜测出来其为1965年1月2日，但如果日期时间的格式不太符合常理或pandas猜不准情况下就会产生异常。这时需要程序员指定日期时间的格式。
举例2：
```
data = pd.DataFrame({'date':['02/Apr/2013:23:55:00 +0530']})
pd.to_datetime(data['date'],format='%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z')
```
源数据中的时间’02/Apr/2013:23:55:00 +0530’，如果直接不指定format参数，pandas将无法进行转换为时间。其中的+0530为时区信息，表示相对格林威治时间提前5小时30分钟，即19800秒。
如果提示错误：‘z’ is a bad directive in format ‘%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z’，请升级pandas版本至0.24.2及以上版本，对应命令为：‘conda update pandas’。
（3）两个坑：
坑1：原数据如果是时间戳，注意参数unit默认为ns，需要根据情况判断是否将其改为s。
坑2：转换后的时间极有可能不包含时区属性，如果原数据集是我们国内的数据集，分析时直接用pd.to_datetime转换后，这个时间可能要比我们自认为的时间要晚8个小时。所以用pd.DataFrame转换时间戳时，除非这是一份来自英国这种使用格林威治时间国家的数据，一般都需要用Timestamp.tz_localize方法为没有时区的时间序列赋予时区，然后调用tz_convert函数将其转换到原数据集对应的时区。
```
t = pd.to_datetime(1580572800.0,unit='s') #Timestamp('2020-02-01 16:00:00')
t = t.tz_localize('UTC') #为没有时区的时间序列赋予时区，UTC代表协调世界时，又称为世界统一时间
t.tz_convert('Asia/Shanghai') #指定到特定时区后，可以用tz_convert将其转换到其它时区
#上述三行代码可简化为：
t = pd.to_datetime(1580572800.0,unit='s',utc=True) #utc默认值为None
t.tz_convert('Asia/Shanghai')  #转换为北京时间
```
其它时区，可import pytz后，通过pytz.common_timezones来查看
```
import pytz
pytz.common_timezones[-6:]
```
之前的datetime.now()，默认创建localtime时间，如果要创建格林威治时间，可以如下操作：
```
datetime.now(pytz.utc) #输出：datetime.datetime(2020, 2, 9, 14, 22, 25, 565437, tzinfo=<UTC>) 参数写为pytz.UTC也可。
```
（4）扩展阅读：
协调世界时（英：Coordinated Universal Time ，法：Temps Universel Coordonné），又称世界统一时间，世界标准时间，国际协调时间。英文（CUT）和法文（TUC）的缩写不同，作为妥协，简称UTC。
世界标准时间UTC：GMT+0
GMT：格林尼治平时
即格林威治时间
CST时间：也就是北京时间
北京时间CST：GMT+8
5. 将pandas中的 Timestamp转换为datetime
Timestamp是从Python标准库的datetime类继承过来的，表示时间轴上的一个时刻。分辨率为纳秒，64位整数存储，其最小时刻和最大时刻如下：
```
pd.Timestamp.min
#Timestamp('1677-09-21 00:12:43.145225')
pd.Timestamp.max
#Timestamp('2262-04-11 23:47:16.854775807')
```
所以如下代码会报错：
```
pd.to_datetime('13000101', format='%Y%m%d')
```
解决方案为：
```
pd.to_datetime('13000101', format='%Y%m%d', errors='ignore')
#datetime.datetime(1300, 1, 1, 0, 0)
```
或：
```
pd.to_datetime('13000101', format='%Y%m%d', errors='coerce')
#NaT
```
pd.to_pydatetime方法可以Convert a Timestamp object to a native Python datetime object.
```
 pd.Timestamp.to_pydatetime(pd.to_datetime('2020/2/3'))
```
6.字符串到时间类型的转换
（1）字符串到struct_time
调用方法： time.strptime(string[, format])
python中日期时间格式化符号：
%y 两位数的年份表示（00-99）
%Y 四位数的年份表示（000-9999）
%m 月份（01-12）
%d 月内中的一天（0-31）
%H 24小时制小时数（0-23）
%I 12小时制小时数（01-12）
%M 分钟数（00=59）
%S 秒（00-59）
%a 本地简化星期名称
%A 本地完整星期名称
%b 本地简化的月份名称
%B 本地完整的月份名称
%c 本地相应的日期表示和时间表示
%j 年内的一天（001-366）
%p 本地A.M.或P.M.的等价符
%U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始
%w 星期（0-6），星期天为星期的开始
%W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始
%x 本地相应的日期表示
%X 本地相应的时间表示
%Z 当前时区的名称
%% %号本身
```
time.strptime('2020-02-05 13:45:20','%Y-%m-%d %H:%M:%S')
```
结果为：
time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=2, tm_mday=5, tm_hour=13, tm_min=45, tm_sec=20, tm_wday=2, tm_yday=36, tm_isdst=-1)
（2）struct_time到字符串
```
t = time.strptime('2020-02-05 13:45:20','%Y-%m-%d %H:%M:%S')
s = time.strftime('%Y-%m-%d',t)
print(s)  #输出2020-02-05
```
各种时间类型转换示意图如下图所示。

上图中，其实datetime和字符串之间其实还可以画出来两条线，datetime.strptime和datetime.strftime，功能自行百度。
您还可以看一下 Toby老师的python机器学习-乳腺癌细胞挖掘课程中的非平衡数据是什么？对模型有什么坏处？小节, 巩固相关知识点

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