Question

我有一个带有几列带有日期的数据框-格式为datetime。

我正在尝试根据另一个日期列为NaN来获取日期的最小/最大值

现在，我分两个步骤进行操作：

temp_df = df[(df['date1'] == np.nan)]
max_date = max(temp_df['date2'])
temp_df = None

我得到了想要的结果，但是我使用的是不必要的临时数据框。

没有它，我该怎么办？是否有任何参考资料可供阅读？

谢谢

Answer 1

这是一个MCVE，可用来从其他isnull()中的值（NaN或NaT）的列中获取统计信息。这可以单线完成。

import pandas as pd
import numpy as np
print(pd.__version__)

# sample date columns
daterange1 = pd.date_range('2017-01-01', '2018-01-01', freq='MS')
daterange2 = pd.date_range('2017-04-01', '2017-07-01', freq='MS')
daterange3 = pd.date_range('2017-06-01', '2018-02-01', freq='MS')
df1 = pd.DataFrame(data={'date1': daterange1})
df2 = pd.DataFrame(data={'date2': daterange2})
df3 = pd.DataFrame(data={'date3': daterange3})
# jam them together, making NaT's in non-overlapping ranges
df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, sort=False)
df.reset_index(inplace=True)

max_date = df[(df['date1'].isnull())]['date2'].max()
print(max_date)

熊猫-在列上操作，由数据集中的另一列过滤

1 个答案: