如何在熊猫中获取有条件的行的索引数

Question

我有一个数据框，我需要在其中与日期列进行比较，并需要获取索引号。

条件：-

1. 如果日期 == 01-06-2018 则获取包含该日期的所有行的索引号。

2. 否则，将其与 01-06-2018 之前的确切日期进行比较，并且该日期在此数据框中为 01-12-2017。

那么现在我们如何使用第二个条件获取包含 01-12-2017 日期的所有行的索引号。

数据框：-

 SR.No     Date
  1      01-12-2013
  1      01-12-2014
  1      01-12-2015
  1      01-12-2016
  1      01-12-2017 
  1      01-12-2018
  1      01-12-2019
  1      01-12-2020 
  1      01-12-2013
  1      01-12-2014
  1      01-12-2015
  1      01-12-2016
  1      01-12-2017 
  1      01-12-2018
  1      01-12-2019
  1      01-12-2020 
  2      01-12-2013
  2      01-12-2014
  2      01-12-2015
  2      01-12-2016
  2      01-12-2017
  2      01-12-2018
  2      01-12-2019 
  2      01-12-2020 
  2      01-12-2013
  2      01-12-2014
  2      01-12-2015
  2      01-12-2016
  2      01-12-2017
  2      01-12-2018
  2      01-12-2019 
  2      01-12-2020

Answer 1

您可以创建自定义函数：

def getdate(date,df=df):
    df=df.copy()
    df['Date']=pd.to_datetime(df['Date'],dayfirst=True)
    date=pd.to_datetime(date,dayfirst=True)
    if df['Date'].eq(date).any():
        return df[df['Date'].eq(date)].index
    else:
        date=(date-pd.DateOffset(months=6))
        return df[df['Date'].eq(date)].index

最后：

out=getdate('01-06-2018')

out的输出：

Int64Index([4, 12, 20, 28], dtype='int64')

说明：

我们正在创建一个函数，它检查给定日期（当前给出 '01-06-2018'）是否等于 df['Date'] 系列中的日期，它返回布尔系列，我们将该布尔系列传递给 DataFrame @ 987654326@ 并使用.index 属性过滤结果并获取索引，这发生在if 块和else 块中，如果数据框中不存在我们在if 块中检查的条件的行然后我们减去，或者您也可以说将日期四舍五入到前 6 个月（使用pd.DateOffset()）所以现在日期（您输入的日期（当前为 '01-06-2018'）变为 '01-12-2017 '（因为我们在函数内部使用了to_datetime() 方法，所以它变成了'2017-12-01'）所以我们正在检查这个日期是否存在于你的数据框的'df3'列中，如果它存在那么它将给你索引，否则它会给你空系列

函数内每一行的解释：

def getdate(date,df=df):
    df=df.copy()
    #creating the copy of the dataframe so that the changes made here doesn't reflect in your original dataframe
    df['Date']=pd.to_datetime(df['Date'],dayfirst=True)
    #converting the Date column to datetime dtype
    date=pd.to_datetime(date,dayfirst=True)
    #converting the date that you passed when calling the function '01-06-2018' to datetime
    if df['Date'].eq(date).any():
    #checking if '01-06-2018' is present in 'Date' column
        return df[df['Date'].eq(date)].index
        #Filtering out result and getting index
    else:
    #If '01-06-2018' is not present in 'Date' column then
        date=(date-pd.DateOffset(months=6))
        #Rounding/substracting the 6 months so now date become '2017-12-01'
        return df[df['Date'].eq(date)].index
        #Filtering out result and getting index

更新：

添加条件后你的函数变成：

def getdate(date,df=df):
    df=df.copy()
    df['Date']=pd.to_datetime(df['Date'],dayfirst=True)
    date=pd.to_datetime(date,dayfirst=True)
    if df['Date'].eq(date).any():
        return df[df['Date'].eq(date)].index
    else:
        to_check=pd.to_datetime(pd.Series(['01-03-18','01-06-2018','01-09-2018']),dayfirst=True)
        if to_check.isin([date]).any():
            date=pd.to_datetime('01-12-2017',dayfirst=True)
        else:
            date=(date-pd.DateOffset(months=6))
        return df[df['Date'].eq(date)].index