python - pandas 创建一个带有条件的新列(现有列上的最大日期和 == 条件)

Question

我有一个包含以下数据的数据框:

id|invoice_no|invoice_date|change_previous_month|change_status

984974|110|2016-12-31|0|A

984974|8202|2017-01-30|-64864|D

115677|5505|2016-12-31|0|A

115677|5635|2017-01-30|58730|U

我想根据现有列的条件从“invoice_data”创建一个新列“event_date”。条件是:

1) 选择定义为最新日期的最大“invoice_date”，并

2) 选择“change_status”，其中“change_status”==“A”或“change_status”==“U”

结果数据框应如下所示:

id|invoice_no|invoice_date|change_previous_month|change_status|event_date

984974|110|2016-12-31|0|A|2016-12-31

984974|8202|2017-01-30|-64864|D|2016-12-31

115677|5505|2016-11-31|0|A|2017-01-30

115677|5635|2017-01-30|58730|U|2017-01-30

应根据invoice_date创建event_date并满足上述两个条件，提前感谢您的帮助。

Answer 1

我认为你需要:

• 首先按isin过滤与 boolean indexing
• sort_values按列invoice_date
• drop_duplicates每个id
的最后一行
• set_index用于创建系列
• map按 id 到新列

<小时/>

s = (df[df['change_status'].isin(['A','U'])]
                            .sort_values('invoice_date')
                            .drop_duplicates('id', keep='last')
                            .set_index('id')['invoice_date'])

df['event_date'] = df['id'].map(s)
print (df)
       id  invoice_no invoice_date  change_previous_month change_status  \
0  984974         110   2016-12-31                      0             A   
1  984974        8202   2017-01-30                 -64864             D   
2  115677        5505   2016-12-31                      0             A   
3  115677        5635   2017-01-30                  58730             U   

  event_date  
0 2016-12-31  
1 2016-12-31  
2 2017-01-30  
3 2017-01-30