Question

我想添加一个日期差异列，它需要一些日期并减去df中的日期列。棘手的部分是，如果Id没有出现两次，它只会计算Name列中是否有字符串X.例如，

DF

Id Date Name

111 1/1/17 Xyz

123 1/2/17 Xab

222 1/1/17 abc

222 1/2/17 Xab

333 1/1/17 abc 

333 1/2/17 def

如果我使用currentdate = datetime.date（2017,5,1），结果将是：

Id Date Name Diff

111 1/1/17 Xyz 4  

123 1/2/17 Xab 3  

222 1/1/17 abc 0  

222 1/2/17 Xab 0  (this is 0 since 222 already showed up)

333 1/1/17 abc 0

333 1/2/17 def 0

我的方法是用字符串'X'对它们进行分组，但我不确定如何接受唯一的行。提前谢谢！

Answer 1

首先，创建一个时间戳对象 -

d = pd.to_datetime('2017-01-5')

选项1
现在，计算差异，并使用mask根据您的条件隐藏行 -

m = df['Id'].duplicated(keep=False) | ~df['Name'].str.contains('X')
df['Diff'] = (d - pd.to_datetime(df['Date'])).dt.days.mask(m, 0)

df

    Id    Date Name  Diff
0  111  1/1/17  Xyz     4
1  123  1/2/17  Xab     3
2  222  1/1/17  abc     0
3  222  1/2/17  Xab     0
4  333  1/1/17  abc     0
5  333  1/2/17  def     0

我使用pd.Series.duplicated删除这些重复的条目，并使用str.contains检查X是否在Name。

选项2
您可以使用np.where，但方法类似 -

m = df['Id'].duplicated(keep=False) | ~df['Name'].str.contains('X')
df['Diff'] = np.where(m, 0, (d - pd.to_datetime(df['Date'])).dt.days)

df

    Id    Date Name  Diff
0  111  1/1/17  Xyz     4
1  123  1/2/17  Xab     3
2  222  1/1/17  abc     0
3  222  1/2/17  Xab     0
4  333  1/1/17  abc     0
5  333  1/2/17  def     0

Pandas添加日期列

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