Question

我有一个包含多个日期的表（有些日期是NaN），我需要找到最早的日期所以一行可能有DATE_MODIFIED，WITHDRAWN_DATE，SOLD_DATE，STATUS_DATE等。

因此，对于每一行，我想在一个或多个字段中找到最早的字段，并在数据框中创建一个新列。

像这样的东西，如果我只做一个，例如DATE MODIFIED我得到一个结果但是当我添加第二个如下

table['END_DATE']=min([table['DATE_MODIFIED']],[table['SOLD_DATE']])

我明白了：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

对于这个问题，这个构建工作是为了找到最小日期，假设我最初创建了正确的日期列？

Answer 1

只需沿轴= 1应用min函数。

In [1]: import pandas as pd 
In [2]: df = pd.read_csv('test.cvs', parse_dates=['d1', 'd2', 'd3'])
In [3]: df.ix[2, 'd1'] = None
In [4]: df.ix[1, 'd2'] = None
In [5]: df.ix[4, 'd3'] = None
In [6]: df
Out[6]:
                   d1                  d2                  d3
0 2013-02-07 00:00:00 2013-03-08 00:00:00 2013-05-21 00:00:00
1 2013-02-07 00:00:00                 NaT 2013-05-21 00:00:00
2                 NaT 2013-03-02 00:00:00 2013-05-21 00:00:00
3 2013-02-04 00:00:00 2013-03-08 00:00:00 2013-01-04 00:00:00
4 2013-02-01 00:00:00 2013-03-06 00:00:00                 NaT
In [7]: df.min(axis=1)
Out[7]:
0   2013-02-07 00:00:00
1   2013-02-07 00:00:00
2   2013-03-02 00:00:00
3   2013-01-04 00:00:00
4   2013-02-01 00:00:00
dtype: datetime64[ns]

Answer 2

如果table是您的DataFrame，请在相关列中使用其min方法：

table['END_DATE'] = table[['DATE_MODIFIED','SOLD_DATE']].min(axis=1)

Answer 3

Felix Zumstein的微小变化

table['END_DATE'] = table[['DATE_MODIFIED','SOLD_DATE']].min(axis=1).astype('datetime64[ns]')

当前版本的pandas（2015年7月）需要astype('datetime64[ns]')，以避免获得日期的float64表示。

在Pandas DF行中查找最小日期并创建新列

3 个答案: