通过比较 Python Pandas 中的日期进行迭代答案

【问题标题】：Iterating through comparison of dates in Python Pandas通过比较 Python Pandas 中的日期进行迭代
【发布时间】：2017-03-20 22:23:14
【问题描述】：

现在我正在遍历 pandas 数据框以修补与日期时间列不一致的数据，但运行时很残酷。

def fix(row):
        return row.datetime_column2 if row.datetime_column1 > row.datetime_column2 else row.datetime_column1

df['datetime_column1'] = df.apply(fix, axis = 1)

有没有更聪明的方法来做到这一点？

【问题讨论】：

能否合并两个日期时间列，删除重复项，然后排序？

标签： pandas datetime apply

【解决方案1】：

IIUC 您可以使用这种矢量化方法：

df['datetime_column1'] =  \
    np.where(df['datetime_column1'] > df['datetime_column2'], 
             df['datetime_column2'],
             df['datetime_column1'])

或：

df['datetime_column1'] = df[['datetime_column1','datetime_column2']].min(1)

【讨论】：

【解决方案2】：

如果可能使用 pandas/numpy，请不要像使用 (axis=1) 那样使用 for 循环。试试下面的。也应该适用于日期。

df=pd.DataFrame(data={'column_1':[1,3,5,5],'column_2':[0,4,1,6] })
df.loc[df.column_1>df.column_2, 'column_1'] = df.column_2

【讨论】：

使用 .loc 代替 .ix 正在被弃用