Python pandas .loc 多个条件并修改部分日期答案

【问题标题】：Python pandas .loc multiple conditions and modify part of datePython pandas .loc 多个条件并修改部分日期
【发布时间】：2016-07-25 04:18:25
【问题描述】：

我有一个 DataFrame（其中包括）两个日期列，格式如下：

cap['DateCollecte'] = pd.to_datetime(cap['Date de collecte']+' '+cap['Heure de collecte'],format='%d/%m/%Y %H:%M:%S',errors='coerce')
cap['DatePose'] = pd.to_datetime(cap['Date de pose']+' '+cap['Heure de pose'],format='%d/%m/%Y %H:%M:%S',errors='coerce')

我知道其中一些有错误：DatePose 的年份是 2010，DateCollecte 的年份是 2011。DatePose 的年份也应该是 2011。我想做什么的想法或多或少：

cap.loc[(cap.DateCollecte.dt.year == 2011) & (cap.DatePose.dt.year == 2010), cap.DatePose.dt.year] = 2011

我认为棘手的部分是我只想更改日期的年份部分。有没有办法做到这一点？

在最坏的情况下，因为它只涉及具有不同日期的 3 行（但同一年的问题），我可以手动完成。

【问题讨论】：

标签： python datetime pandas multiple-conditions

【解决方案1】：

您可以使用您的掩码并添加DateOffset，例如：

In [43]:
df=pd.DataFrame({'a':pd.date_range(dt.datetime(2011,1,1), dt.datetime(2012,1,1), freq='M'), 'b':pd.date_range(dt.datetime(2010,6,1), dt.datetime(2011,6,1), freq='M')})
df

Out[43]:
            a          b
0  2011-01-31 2010-06-30
1  2011-02-28 2010-07-31
2  2011-03-31 2010-08-31
3  2011-04-30 2010-09-30
4  2011-05-31 2010-10-31
5  2011-06-30 2010-11-30
6  2011-07-31 2010-12-31
7  2011-08-31 2011-01-31
8  2011-09-30 2011-02-28
9  2011-10-31 2011-03-31
10 2011-11-30 2011-04-30
11 2011-12-31 2011-05-31

In [65]:
df.loc[(df['a'].dt.year == 2011) & (df['b'].dt.year == 2010), 'b'] = df['b'] + pd.DateOffset(years=1)
df

Out[65]:
            a          b
0  2011-01-31 2011-06-30
1  2011-02-28 2011-07-31
2  2011-03-31 2011-08-31
3  2011-04-30 2011-09-30
4  2011-05-31 2011-10-31
5  2011-06-30 2011-11-30
6  2011-07-31 2011-12-31
7  2011-08-31 2011-01-31
8  2011-09-30 2011-02-28
9  2011-10-31 2011-03-31
10 2011-11-30 2011-04-30
11 2011-12-31 2011-05-31

一般情况下，您可以使用apply 动态应用差异：

In [69]:
df['b'] = df.apply(lambda x: x['b'] + pd.DateOffset(years=x['a'].year-x['b'].year), axis=1)
df

Out[69]:
            a          b
0  2011-01-31 2011-06-30
1  2011-02-28 2011-07-31
2  2011-03-31 2011-08-31
3  2011-04-30 2011-09-30
4  2011-05-31 2011-10-31
5  2011-06-30 2011-11-30
6  2011-07-31 2011-12-31
7  2011-08-31 2011-01-31
8  2011-09-30 2011-02-28
9  2011-10-31 2011-03-31
10 2011-11-30 2011-04-30
11 2011-12-31 2011-05-31

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