如何添加从现有日期列和条件列计算的数据框日期列？答案

【问题标题】：How to add a dataframe date column calculated from an existing date column and a criteria column?如何添加从现有日期列和条件列计算的数据框日期列？
【发布时间】：2019-04-10 10:31:21
【问题描述】：

我有以下数据框。
日期是dtype='datetime64[ns, UTC]'

    announce_date  announce_time
0   2013-01-23     After Market Close
1   2013-04-23     Before Market Open
2   2013-07-20     After Market Close

如果announce_time 是"After Market Close"，我如何创建一个将
announce_date 偏移1 的新列。

    announce_date  announce_time          impact_date
0   2013-01-23     After Market Close     2013-01-24
1   2013-04-23     Before Market Open     2013-04-23
2   2013-07-20     After Market Close     2013-07-21

我可以做一个偏移日期列，但还没有弄清楚如何应用条件。

import pandas as pd

df['impact_date'] = df['announce_date'] + pd.DateOffset(days=1)

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime dataframe timedelta

【解决方案1】：

使用pd.to_timedelta 生成一个布尔掩码并从中生成偏移量。

# Convert "announce_date" to datetime if not already done.
# df['announce_date'] = pd.to_datetime(df['announce_date'], errors='coerce')
# Now calculate the offset.
offset = pd.to_timedelta(
    df['announce_time'].eq("After Market Close").astype(int), unit='D')    
df['impact_date'] = df['announce_date'] + offset

print(df)
  announce_date       announce_time impact_date
0    2013-01-23  After Market Close  2013-01-24
1    2013-04-23  Before Market Open  2013-04-23
2    2013-07-20  After Market Close  2013-07-21

【讨论】：

太棒了。谢谢冷速。 ?

【解决方案2】：

您可以使用np.where

df['impact_date'] = df['announce_date'] + np.where(df['announce_time']=="After Market Close",pd.DateOffset(days=1),pd.DateOffset(days=0))

This answer有详细解释。

【讨论】：

谢谢萨赫。我发誓我尝试过这种方法，但没有奏效。 ? 对于任何玩此作品但会发出警告的人。 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/ops.py:477: PerformanceWarning: Adding/subtracting array of DateOffsets to Series not vectorized "Series not vectorized", PerformanceWarning)
@GollyJer 如果要生成一系列时间增量，推荐的方法是使用pd.to_timedelta。看我的回答。

【解决方案3】：

你可以像这样创建一个遍历announce_time的while循环......

count = 0
list1 = []
while count != len(df):
    if df.iloc[count,1] == 'After Market Close':
        list1.append(df.iloc[count,0] + pd.DateOffset(days=1))
        count += 1
    else:
        list1.append(df.iloc[count,0])
        count += 1

df['impact_date'] = list1

【讨论】：

谢谢德鲁。这种方法也适用于多个标准。