Pandas 日期条件计算

Question

我正在尝试根据计算两个事件之间时间的条件语句在 Pandas 中创建一个列。我能够计算出天数，但是当插入我的条件语句时：

def defect_age(df):
    if df['Status'] == 'R':
        return (pd.to_datetime(df['resolved_on'], errors='coerce') 
            - pd.to_datetime(df['submitted_on'])) / np.timedelta64(1, 'D')
    else:
        return 'null'

后来又被栏目调用：

group_df['Age'] = group_df.apply(defect_age(group_df), axis=0)

我收到以下错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我试图根据提出的问题 HERE...但我没有取得多大成功。感谢您的帮助！

Answer 1

这样做：

group_df['Age'] = group_df.apply(lambda row:defect_age(row), axis=1)

这是因为您想将该函数应用于每一行，而不是一次应用于整个数据帧。

df['Status'] == 'R' 如果应用于数据框，将给出一个布尔值列表，而你不能在 if 表达式中放入一个布尔值列表

Answer 2

尝试使用 defect_age

的定义

def defect_age(df):
    resolved = pd.to_datetime(df.resolved_on, errors='coerce')
    submitted = pd.to_datetime(df.submitted_on)
    r = (resolved - submitted) / np.timedelta64(1, 'D')
    return np.where(df.Status == 'R', r, np.nan)

错误来自 if df['Status'] == 'R'

这应该是一系列布尔值，而不是 if 需要的单个布尔值。你仍然想运行一次在整个系列中使用它。我希望我已经给了你一些有用的东西。

Pandas 日期条件计算

Pandas Date Conditional Calculation

python

conditional

datetime

pandas