python - 在给定各种条件的情况下，如何更改 pandas 数据框中日期的年份？

Question

我有一个如下所示的数据集:

    ID  Date    
1   3   2016-04-01  
2   3   2016-04-02  
3   3   2016-04-03  
4   3   2016-04-04  
5   3   2016-04-05  
6   3   2017-04-01  
7   3   2017-04-02  
8   3   2017-04-03  
9   3   2017-04-04  
10  3   2017-04-05
11  7   2016-04-01  
12  7   2016-04-02  
13  7   2016-04-03  
14  7   2016-04-04  
15  7   2016-04-05  
16  7   2017-04-01  
17  7   2017-04-02  
18  7   2017-04-03  
19  7   2017-04-04  
20  7   2017-04-05

我想在给定两个条件的情况下更改日期的年份。条件是 ID 的值和日期的年份。例如，如果ID = 3，年份是2016年，我想将其更改为2014年

Answer 1

你可以使用这样的东西:

def f(x):
  if x['ID'] == 3 and '2016' in x['Date']:
    return x['Date'].replace('2014','2016')
else:
  return x['Date']

df['new_column'] = df.apply(f, axis=1)

根据日期的存储方式，您必须进行修改。此示例适用于简单的字符串，但应该适用于其他类型。

如果你想使用 lambda 函数:

df['new_column'] = df.apply(lambda x: x['Date'].replace('2014', '2016') if x['ID'] == 3 and '2016' in x['Date'] else x['Date'], axis=1)