python - Pandas 数据框行的条件循环

Question

我有一个数据框，我从一个更大的框架中解析出来，如下所示:

Contract Date
2012.0
2011.0
2011.0
2010.0
1312.0
1235.0
1235.0
1235.0
1230.0
.
.
111.0
111.0
110.0
110.0

我已将整个内容转换为字符串，以便我可以对值进行切片，因为这些日期的格式非常奇怪。

基本上 2012.0 - 2010.0 是每年的十二月 (2012 - 2010)，但是像 1235.0 和 110.0 这样的日期是 MMYY 格式- 1235.0 是 2035 年 12 月，110.0 是 2010 年 1 月。

我想要的是创建一个简单的循环来迭代这些日期，并根据我上面描述的条件将它们转换为月份和年份。我尝试首先使用 iterrows 的糟糕尝试获取月份:

for index, row in contract.iterrows():
    if len(row) > 4:
        contract['Month'] = contract['Contract_Exp_Date'].str[:2]
    else:
        contract['Month'] = contract['Contract_Exp_Date'].str[:1]

但这并没有奏效并且循环了很长时间 - 可能是因为我需要 appending 到一个新列而不是创建一个新列 Month every迭代。

如何根据我上面提到的条件正确地遍历每一行并抓取月份和年份？

Answer 1

不需要条件，只使用除最后三个字符之外的所有内容的逻辑，所以逻辑写成:

2018.0
   ^^^
   removed
111.0
  ^^^
  removed

所以使用:

df['Contract']=df['Contract'].str[:-3]

现在:

print(df['Contract'])

是:

0     201
1     201
2     201
3     201
4     131
5     123
6     123
7     123
8     123
9      11
10     11
11     11
12     11
Name: Contract, dtype: object