Question

我有一个ind列，分别是年，月和日的df。我想以尽可能多的Python方式创建新列df.is_payday，每当df.day为20或30时为1，否则为0。

但是，有些月份没有30天，因此在那些情况下，我希望df.is_payday仅在df.day为20或29时才为1，否则为0。

但是，有些月份甚至没有28天，因此在那些情况下，我希望df.is_payday仅在df.day为20或28时才为1，否则为0。

可以通过列表理解吗？也可以使用日历或日期时间模块基于某个月的天数来完成此操作吗？

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我已经成功使用了以下代码，尽管我想使用更多的pythonic：

lst = []
for i,k in zip(df['day'], df['month_total_days']):
    if i == 20 | i == 30 & k >= 30:
        lst.append(1)
    elif i == 20 | i == 29 & k == 29:
        lst.append(1)
    elif i == 20 | i == 28 & k == 28:
        lst.append(1)
    else:
        lst.append(0)
df['is_payday'] = lst

Answer 1

我认为您可以使用np.where来找到df.day等于20的位置，并根据情况获得28、29和30的值，实际上它就是df.day的位置等于df.month_total_days，除非df.month_total_days超过30，因此您可以使用pd.clip_upper来获得30而不是任何值。

import numpy as np

df['is_payday'] = np.where( (df.day == 20) | 
                            (df.day == df.month_total_days.clip_upper(30), 1, 0)

基于不同因素的多个Elif

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