Python:使用relativedelta求和NAs

Question

在包含327条记录的数据集中，我有两列：

 #   Column                     Non-Null Count  Dtype         
---  ------                     --------------  -----               
 0   JD                         327 non-null    datetime64[ns]       
 1   CD                         312 non-null    Int64

我还想生成第三个参数(['theoretical_eoc'])，它给出了保存在[JD]中的日期加上[CD]中指定的月份数。但是当我使用以下命令定义这个新列时：

df['theoretical_eoc'] = turnover.apply(lambda x: x.JD + relativedelta(months=x.CD), axis=1)

我收到以下错误消息：

TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NAType'

因此，我定义了一个函数，用于在任何列中的某个值是NA的情况下放置NaT：

def rd_na(a, b):
    if pd.isnull(a) or pd.isnull(b):
        pd.NaT
    else:
        a + relativedelta(months = b)

但是当我使用它的时候：

df['theoretical_eoc'] = turnover.apply(lambda x: rd_na(x.JD, x.CD), axis=1)

结果是一个充满None值的列，而我期望的是带有一些NaT的datetime64[ns]。我做错了什么？我如何才能完成这项任务？

Answer 1

rd_na函数中缺少返回值

def rd_na(a, b):
    if pd.isnull(a) or pd.isnull(b):
        return pd.NaT
    else:
        return a + relativedelta(months = b)

考虑在处理pd.NaT时使用pandas中的DateOffset

from pandas.tseries.offsets import DateOffset

df['theoretical_eoc'] = turnover.apply(lambda x: x.JD +
                                       DateOffset(months=x.CD), axis=1)