[英]Shift dates on the fly based on a condition using pandas
我有一个 dataframe 如下图所示
df1 = pd.DataFrame({'person_id': [11, 21, 31, 41, 51],
'date_1': ['12/30/1961', '05/29/1967', '02/03/1957', '7/27/1959', '01/13/1971'],
'backward': [0,120,1,2,3],
'forward': [0,12,1,0,0]})
df1['date_1'] = pd.to_datetime(df1['date_1'])
我想做的是
1) 根据向前列中的值移动forward
date_1
列(添加日期)。
2) 如果forward
列的值为0
,则从backward
选择值并将日期backward
移动(减去日期)
3)如果forward
和backward
都是0
,它不会对日期产生任何影响,因为我们add/subtract 0 days to date
。 出于编码目的,如果您仍然想知道要选择哪一列,那么我们可以考虑backward
列。
这是我尝试过的
df1['new_date'] = df1['date_1'].sub(pd.to_timedelta(df1['forward'],unit='d'))
df1['bool'] = df1['date_1'].eq(df1['new_date']) # i do this to find out which rows aren't changed. So I can look at backward column to subtract days for these records
df1.loc[df1.bool == True, "new_date"] = df1['date_1'].sub(pd.to_timedelta(df1['backward'],unit='d'))
我希望我的 output 如下所示。 如您所见,对于最后 2 行和第 1 行, forward
的值为 0,因此我们从backward
列中选取值并subtract the dates
您可以在前进时使用mask
将 0 替换为减去后退列,然后将to_timedelta
这个系列添加到日期
df1['new_date'] = (df1['date_1']
+ pd.to_timedelta(df1['forward'].mask(lambda x: x.eq(0),
-df1['backward']),
unit='d')
)
print (df1)
person_id date_1 backward forward new_date
0 11 1961-12-30 0 0 1961-12-30
1 21 1967-05-29 120 12 1967-06-10
2 31 1957-02-03 1 1 1957-02-04
3 41 1959-07-27 2 0 1959-07-25
4 51 1971-01-13 3 0 1971-01-10
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