pandas 如何使用一列的值作为字符串的一部分来填充另一列中的NaN？

qhhrdooz 于 2022-11-20 发布在其他

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假设我有以下df：

year  date_until
1  2010  -
2  2011  30.06.13
3  2011  NaN
4  2015  30.06.18
5  2020  -

我想用30/06/{year +1}填充date_until列中的所有-和NaN。我尝试了以下方法，但它使用了整个year列，而不是特定行的相应值：

df['date_until] = df['date_until].str.replace('-', f'30/06/{df["year"]+1}')

我的最终目标是计算年份和date_until的年份之间的差，因此上面的步骤可能甚至是不必要的。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/65095292/how-to-use-the-value-of-one-column-as-part-of-a-string-to-fill-nans-in-another-c

2条答案

按热度按时间

bttbmeg01#

我们可以在这里使用pd.to_datetime和errors='coerce'来忽略错误的日期，然后使用dt.year来计算差值：
第一个

赞(0）回复(0）举报 2022-11-20

7nbnzgx92#

对于那些试图取代价值观的人，就像我一开始想做的那样，下面是你可以解决这个问题的方法：

for i in range(len(df)):
    if pd.isna(df['date_until'].iloc[i]):
        df['date_until'].iloc[i] = f'30.06.{df["year"].iloc[i] +1}'
    if df['date_until'].iloc[i] == '-':
        df['date_until'].iloc[i] = f'30.06.{df["year"].iloc[i] +1}

但@二凡的做法干净多了

赞(0）回复(0）举报 2022-11-20

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pandas 如何使用一列的值作为字符串的一部分来填充另一列中的NaN？

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