替换用于循环熊猫的日期时间值

Question

我有一个如下所示的df，但要大得多。lastDate列下有一些不正确的日期，而且只有当correctDate列中有内容时，它们才是不正确的，就在它们旁边。

dff = pd.DataFrame(
            {"lastDate":['2016-3-27', '2016-4-11', '2016-3-27', '2016-3-27', '2016-5-25', '2016-5-31'],
             "fixedDate":['2016-1-3', '', '2016-1-18', '2016-4-5', '2016-2-27', ''],
             "analyst":['John Doe', 'Brad', 'John', 'Frank', 'Claud', 'John Doe']
            })

​

​

​

第一个是我拥有的，第二个是循环之后我想要的。

Answer 1

首先，将这些列转换为datetime dtype：

for col in ['fixedDate', 'lastDate']:
    df[col] = pd.to_datetime(df[col])

然后你可以用

mask = pd.notnull(df['fixedDate'])
df.loc[mask, 'lastDate'] = df['fixedDate']

例如,

import pandas as pd

df = pd.DataFrame( {"lastDate":['2016-3-27', '2016-4-11', '2016-3-27', '2016-3-27', '2016-5-25', '2016-5-31'], "fixedDate":['2016-1-3', '', '2016-1-18', '2016-4-5', '2016-2-27', ''], "analyst":['John Doe', 'Brad', 'John', 'Frank', 'Claud', 'John Doe'] })

for col in ['fixedDate', 'lastDate']:
    df[col] = pd.to_datetime(df[col])

mask = pd.notnull(df['fixedDate'])
df.loc[mask, 'lastDate'] = df['fixedDate']
print(df)

收益率

    analyst  fixedDate   lastDate
0  John Doe 2016-01-03 2016-01-03
1      Brad        NaT 2016-04-11
2      John 2016-01-18 2016-01-18
3     Frank 2016-04-05 2016-04-05
4     Claud 2016-02-27 2016-02-27
5  John Doe        NaT 2016-05-31