Question

我正在尝试根据以下两个列时间戳的条件创建一个新列，

def time_delta(df):
if df['a_time'] > df['b_time']:
    res = 'Early'
else:
    res = 'Late'
return res

或

df['new_col'] = np.where(df['a_time'] > df['b_time'], 'Early', 'Late')

但是a_time列有时具有NaN值，如果a_time为NaN，我希望新列中的结果或值也为NaN，我该怎么做或调整我的值呢？

所需的输出

     time_a           |         time_b          | new_column
2019-08-19 22:25:26.133   2019-08-19 23:00:00.000    Before_b
       NaN                2019-08-19 22:00:00.000     NaN
2019-08-19 23:00:00.000   2019-08-19 20:00:00.000    After_b

谢谢！

Answer 1

您可以使用numpy.isnat对其进行修复。

df['new_col'] = np.where(df['a_time'] > df['b_time'], 'Early', 'Late')

df.loc[(np.isnat(df['a_time']) | np.isnat(df['b_time'])), 'new_col'] = np.NaN

Answer 2

您可以使用np.select

df['new_column'] = np.select([df.isna().any(1), df.time_a > df.time_b], [pd.NaT, 'Early'], 'Late')

Out[923]:
                   time_a              time_b new_column
0 2019-08-19 22:25:26.133 2019-08-19 23:00:00  Late
1 NaT                     2019-08-19 22:00:00  NaT
2 2019-08-19 23:00:00.000 2019-08-19 20:00:00  Early

基于df中的两列的新列值以及可能的NaN值

2 个答案: