판다에서 월과 년을 일로 변환

사용 Series.str.extract숫자에서 가져 오기 년 몽, 스칼라에 의해 다음 여러 들어, 시작 날짜를 지정하지 않기 때문에 (이 예를 들어, 더 정확해야 year=365.2564days의한) Series.map의 조건에 의해, 그리고 마지막으로 추가 단위 numpy.where:

d = {'months': 31, 'years':365, 'hours':1, 'days':1}
df1 = df['details'].str.extract('(\d+)\s+(years|months|hours|days)', expand=True)
df['Time'] = df1[0].astype(float).mul(df1[1].map(d)).astype('Int64').astype(str)

df['Unit'] = np.where(df1[1].isin(['years','months', 'days']), ' days', ' ' + df1[1])

df['Time'] += df.pop('Unit')  
print (df)
     Name                      details       Time
0    prem  6 months probation included   186 days
1  shaves            3 years suspended  1095 days
2  geroge           48 hours work time   48 hours
3  julvie       4 years terms included  1460 days
4     tiz                 80 days work    80 days
5    lamp                 44 days work    44 days    

편집 : 가능한 여러 단위를 사용할 수 있습니다.

#specified dictionary for extract to days
d = {'months': 31, 'years':365, 'days':1}

#extract anf multiple by dictionary
out = {k: df['details'].str.extract(rf'(\d+)\s+{k}', expand=False).astype(float).mul(d[k])
          for k, v in d.items()}
#join together, sum and convert to days with replace 0 days 
days = pd.concat(out, axis=1).sum(axis=1).astype(int).astype('str').add(' days').replace('0 days','')

#extract hours
hours = df['details'].str.extract(r'(\d+\s+hours)', expand=False).radd(' ').fillna('')

#join together
df['Time'] = days + hours
print (df)
     Name                                      details               Time
0    john  2 years 1 months 10 days 15 hours work time  771 days 15 hours
1    prem                  6 months probation included           186 days
2  shaves                  3 years 6 months  suspended          1281 days
3  geroge                           48 hours work time           48 hours
4  julvie               4 years 20 days terms included          1480 days
5     tiz                                 80 days work            80 days
6    lamp                                 44 days work            44 days