J'ai DataFrame comme ci-dessous:
df = pd.DataFrame({"day" : ["A", "A", "B", "B"],
"data" : ["01.05.2019", "05.02.2019", "10.11.2019", "15.08.2018"]})
df["data"] = df["data"].astype("datetime64")
Et je liste de données: list = pd.to_datetime(['01.05.2019','15.08.2018', '25.07.2012'])
Et je dois ajouter à df column = "col1" où:
1 où df "day" = B et df "data" est dans "list"
0 sinon
J'ai donc besoin d'un résultat comme ci-dessous:
0
15 janv. 2021 à 02:11
2 réponses
Meilleure réponse
Vous pouvez utiliser pandas.DataFrame.apply
df["col1"] = df.apply(lambda x: 1 if x.day == 'B' and x.data in dates else 0, axis = 1)
# day data col1
#0 A 2019-01-05 0
#1 A 2019-05-02 0
#2 B 2019-10-11 0
#3 B 2018-08-15 1
PD: J'ai changé list en dates, veuillez ne pas utiliser ce nom.
0
14 janv. 2021 à 23:41
Vous pouvez utiliser isin. Et vous devez également ajouter dayfirst=True à to_datetime, sinon le 01.05.2019 deviendra le 05-01-2019.
df = pd.DataFrame({"day" : ["A", "A", "B", "B"],
"data" : ["01.05.2019", "05.02.2019", "10.11.2019", "15.08.2018"]})
df["data"] = pd.to_datetime(df["data"], dayfirst=True)
li = pd.to_datetime(['01.05.2019','15.08.2018', '25.07.2012'], dayfirst=True)
df['col1'] = ((df.day == 'B') & df.data.isin(li)).astype('int')
0
14 janv. 2021 à 23:32