无法根据日期时间对象添加季节列

Question

我正在努力完成我的工作项目，但我卡在了某个点上。

我的部分数据框是这样的：

year_month	year	month
2007-01	2007	1
2009-07	2009	7
2010-03	2010	3

但是，我想添加“季节”列。我正在说明足球赛季，赛季栏需要说明球员参加的赛季。因此，如果月份等于或小于 3，则“季节”列需要对应于 ((year-1), "/", year)，如果大于则对应于 (year, "/", (year + 1))。 table 应如下所示：

year_month	year	month	season
2007-01	2007	1	2006/2007
2009-07	2009	7	2009/2010
2010-03	2010	3	2009/2010

希望有人能帮我解决这个问题。

这是创建第一个 Table 的代码：

import pandas as pd
from datetime import datetime

df = pd.DataFrame({'year_month':["2007-01", "2009-07", "2010-03"],
                  'year':[2007, 2009, 2010],
                  'month':[1, 7, 3]})

# convert the 'Date' columns to datetime format
df['year_month']= pd.to_datetime(df['year_month'])

提前致谢！

Answer 1

您可以使用带条件的 lambda 函数，axis=1 将其应用于每一行。使用 f-Strings 减少了将值从 year 列转换为新 season 列所需的字符串所需的代码。

df['season'] = df.apply(lambda x: f"{x['year']-1}/{x['year']}" if x['month'] <= 3 else f"{x['year']}/{x['year']+1}", axis=1)

输出：

  year_month  year  month     season
0    2007-01  2007      1  2006/2007
1    2009-07  2009      7  2009/2010
2    2010-03  2010      3  2009/2010

Answer 2

可以使用np.where()指定条件，根据条件的True/False得到对应的字符串，如下：

df['season'] = np.where(df['month'] <= 3, 
                        (df['year'] - 1).astype(str) + '/' + df['year'].astype(str), 
                        df['year'].astype(str) + '/' + (df['year'] + 1).astype(str))

结果：

  year_month  year  month     season
0 2007-01-01  2007      1  2006/2007
1 2009-07-01  2009      7  2009/2010
2 2010-03-01  2010      3  2009/2010

无法根据日期时间对象添加季节列

Trouble adding season column based on a datetime object

python

multiple-columns

dataframe

pandas