添加日期之间存在差异的列 pandas DataFrame

Question

我有这种数据帧：

season       Date          Holiday_Name  
12-13        11/1/12          NaN        
12-13        11/2/12          Nan        
12-13        3/31/13         Easter        
12-13         4/5/13           NaN           

13-14        11/1/13          NaN.  
13-14        4/18/14          Nan.   
13-14        4/20/14         Easter.  
13-14        4/22/14          Nan.   

等等...

我需要的是一个新的专栏，其中每个季节都与复活节的天数有所不同。

我已经尝试过 groupby、for 循环（即使我知道这是错误的）、 where 方法，似乎没有任何效果。

dataset["difference"] = dataset["Date"] -dataset["Date"].where(dataset["holiday_name"]=="Easter").days

但它给了我这个错误：

“系列”对象没有“天”属性

或者

dataset['differenza_pasqua'] = pd.Index(dataset["Data"] -dataset["Data"].where(dataset["holiday_name"]=="Pasqua di Resurrezione").dropna()).days

有了这个，我可以将复活节设置为 0，但其他日期标记为 NaN。

我期望的是这样的：

season       Date          Holiday_Name      difference  
12-13        11/1/12          NaN               150    
12-13        11/2/12          NaN               149.  
12-13        3/31/13         Easter              0.  
12-13        4/5/13           NaN                5.  

13-14        11/1/13          NaN               150.  
13-14        4/18/14          Nan                 2.  
13-14        4/20/14         Easter               0.   
13-14        4/22/14          Nan                 2.   

谢谢你的帮助。

Answer 1

使用groupby很容易解决。

ddf = df.groupby('season').apply(lambda x : x['Date'] - x.loc[x['Holiday_Name'] == 'Easter']['Date'].iloc[0]).reset_index()
df['difference'] = ddf['Date']

  season       Date Holiday_Name difference
0  12-13 2012-11-01          NaN  -150 days
1  12-13 2012-11-02          Nan  -149 days
2  12-13 2013-03-31       Easter     0 days
3  12-13 2013-04-05          NaN     5 days
4  13-14 2013-11-01          NaN  -170 days
5  13-14 2014-04-18          Nan    -2 days
6  13-14 2014-04-20       Easter     0 days
7  13-14 2014-04-22          Nan     2 days

注意：您需要从“Nan. Easter”中的数据中删除点。