如果月份=十月，十一月或十二月，则从年份减去-1，其他年份为python

Question

我试图从我的数据框中的'yy'列中减去（1）年，如果该行的'月'列中的月份=='十月'，'十一月'，'十二月'。

我已经尝试了很多方法，并且在这一点上陷入困​​境。下面的循环使整个yy2列为yy-1，而不仅仅是月份列中包含10月，11月或12月的行。

yy2 = []

for row in df['month']:
    if row != 'October':
        yy2 = df['yy']
    else:
        yy2 = (df['yy'])-1

df['yy2'] = yy2

Answer 1

使用Series.where

month_selection = { 'October', 'November', 'December'}
df['yy2'] = df['yy'].where(~df['month'].isin(month_selection ), df['yy'] - 1)

更天真的实施

df['yy2'] = df['yy'].copy()
sel = df['month'].isin(month_selection )
df.loc[sel, 'yy2'] = df.loc[sel, 'yy'] - 1

Answer 2

大熊猫的第一条规则：如果你在行上循环，那你就错了。

您要做的是使用apply：

df['yy2'] = df.apply(lambda x: x['yy'] - 1 if x['Month'] in ['October', 'November', 'December'] else x['yy'], axis=1)

Answer 3

通常，您不应该使用带有pandas的循环。一切都已经过矢量化了。

例如，您的当前循环基于每次迭代时的单个值计算整个列的yy2。这可能不是你想要的。由于您的上个月是'October'，因此会减去整个列：操作df['yy'] - 1计算整个列yy的差异。

您可以使用此矢量化。

首先计算要减去的布尔掩码：

df = pd.DataFrame({'month': ['September', 'October'], 'yy': [1, 1]})
mask = (df['month'] == 'October')

由于布尔值恰好等于整数1和0，因此有两种方法可以执行减法运算。你可以直接这样做：

df['yy2'] = df['yy'] - mask

更“正确”的方法是仅在蒙版位置减去。这取决于布尔数组可以用作列中的逻辑索引或掩码：

df['yy2'] = df['yy']
df.loc[mask, 'yy2'] -= 1

获取df['yy2']之类的列会创建一个副本，如果修改了该副本，则不必写回原始数据帧。 df.loc[:, 'yy2']是原始列的视图，用于传输更改。