[英]Pandas adding column with date
我想添加一个日期差列,该列将花费一些日期并减去到df中的日期列。 棘手的部分是,如果Id两次不显示,则只会计算“名称”列中是否有字符串X。 例如,
DF
Id Date Name
111 1/1/17 Xyz
123 1/2/17 Xab
222 1/1/17 abc
222 1/2/17 Xab
333 1/1/17 abc
333 1/2/17 def
如果我使用currentdate = datetime.date(2017,5,1),结果将是:
Id Date Name Diff
111 1/1/17 Xyz 4
123 1/2/17 Xab 3
222 1/1/17 abc 0
222 1/2/17 Xab 0 (this is 0 since 222 already showed up)
333 1/1/17 abc 0
333 1/2/17 def 0
我的方法是按字符串“ X”对它们进行分组,但是我不确定如何将其放入唯一行。 先感谢您!
首先,创建一个时间戳对象-
d = pd.to_datetime('2017-01-5')
选项1
现在,计算差异,并使用mask
根据您的条件隐藏行-
m = df['Id'].duplicated(keep=False) | ~df['Name'].str.contains('X')
df['Diff'] = (d - pd.to_datetime(df['Date'])).dt.days.mask(m, 0)
df
Id Date Name Diff
0 111 1/1/17 Xyz 4
1 123 1/2/17 Xab 3
2 222 1/1/17 abc 0
3 222 1/2/17 Xab 0
4 333 1/1/17 abc 0
5 333 1/2/17 def 0
我使用pd.Series.duplicated
删除那些重复的条目,并使用str.contains
检查X
是否在Name
。
选项2
您可以使用np.where
,但是方法类似-
m = df['Id'].duplicated(keep=False) | ~df['Name'].str.contains('X')
df['Diff'] = np.where(m, 0, (d - pd.to_datetime(df['Date'])).dt.days)
df
Id Date Name Diff
0 111 1/1/17 Xyz 4
1 123 1/2/17 Xab 3
2 222 1/1/17 abc 0
3 222 1/2/17 Xab 0
4 333 1/1/17 abc 0
5 333 1/2/17 def 0
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