Question

我有一个熊猫数据框，如下所示：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date1':['12/1/2019','12/1/2019','12/1/2019'], 'nb_months':[11,11,12]})
df['date1'] = pd.to_datetime(df['date1'], format='%m/%d/%Y', errors='coerce').dropna()
df

    date1       nb_months
0   2019-12-01  11
1   2019-12-01  11
2   2019-12-01  12

我想将nb_months添加到date1列。我确实尝试了下面的代码，但是输出不是我期望的。下面的代码给了我1个先前的日期作为输出（例如对于第一行：date3应该是2019-12-01 + 11个月= 2020-11-01而即将到2020-10-31。

df['date3'] = df.apply(lambda x: x['date1'] + pd.offsets.MonthEnd(x['nb_months']), axis=1)
df

    date1       nb_months   date3
0   2019-12-01  11          2020-10-31
1   2019-12-01  11          2020-10-31
2   2019-12-01  12          2020-11-30

我的预期输出：

    date1       nb_months   date3
0   2019-12-01  11          2020-11-01
1   2019-12-01  11          2020-11-01
2   2019-12-01  12          2020-12-01

Answer 1

我想您想MonthBegin，而不是MonthEnd，以便在每个月的第一天获得新日期。这是您的示例的稍作修改的版本：

# set up the data frame
df = pd.DataFrame(
    {'date1': ['12/1/2019', '12/2/2019', '12/2/2019', '12/3/2019', '12/31/2019'], 
     'nb_months': [0, 1, 2, 3,  0]})

df['date1'] = pd.to_datetime(
    df['date1'], format='%m/%d/%Y', errors='coerce').dropna()

# apply the offsets
df['date3'] = df.apply(
    lambda x: x['date1'] + pd.offsets.MonthBegin(x['nb_months']), axis=1)

print(df)


       date1  nb_months      date3
0 2019-12-01          0 2019-12-01
1 2019-12-02          1 2020-01-01
2 2019-12-02          2 2020-02-01
3 2019-12-03          3 2020-03-01
4 2019-12-31          0 2020-01-01

Answer 2

使用pd.DateOffset

df.apply(lambda x: x['date1'] + pd.DateOffset(months=x['nb_months']), axis=1)

Out[41]:
0   2020-11-01
1   2020-11-01
2   2020-12-01
dtype: datetime64[ns]

在熊猫数据框中的日期变量中添加月份

2 个答案: