Python pandas.loc多个条件并修改d的一部分

Question

我有一个DataFrame，其中有两个日期列，格式如下：

cap['DateCollecte'] = pd.to_datetime(cap['Date de collecte']+' '+cap['Heure de collecte'],format='%d/%m/%Y %H:%M:%S',errors='coerce')
cap['DatePose'] = pd.to_datetime(cap['Date de pose']+' '+cap['Heure de pose'],format='%d/%m/%Y %H:%M:%S',errors='coerce')

我知道其中有些错误：DatePose的年份是2010年，datecollect的年份是2011年。约会的年份也应该是2011年。 我想做的事情大致是：

^{pr2}$

我想棘手的是我只想改变日期的年份部分。有办法吗？在

在最坏的情况下，因为它只涉及3行不同日期（但同一年的问题），我可以手工完成。在

Answer 1

您可以使用掩码并添加DateOffset，例如：

In [43]:
df=pd.DataFrame({'a':pd.date_range(dt.datetime(2011,1,1), dt.datetime(2012,1,1), freq='M'), 'b':pd.date_range(dt.datetime(2010,6,1), dt.datetime(2011,6,1), freq='M')})
df

Out[43]:
            a          b
0  2011-01-31 2010-06-30
1  2011-02-28 2010-07-31
2  2011-03-31 2010-08-31
3  2011-04-30 2010-09-30
4  2011-05-31 2010-10-31
5  2011-06-30 2010-11-30
6  2011-07-31 2010-12-31
7  2011-08-31 2011-01-31
8  2011-09-30 2011-02-28
9  2011-10-31 2011-03-31
10 2011-11-30 2011-04-30
11 2011-12-31 2011-05-31

In [65]:
df.loc[(df['a'].dt.year == 2011) & (df['b'].dt.year == 2010), 'b'] = df['b'] + pd.DateOffset(years=1)
df

Out[65]:
            a          b
0  2011-01-31 2011-06-30
1  2011-02-28 2011-07-31
2  2011-03-31 2011-08-31
3  2011-04-30 2011-09-30
4  2011-05-31 2011-10-31
5  2011-06-30 2011-11-30
6  2011-07-31 2011-12-31
7  2011-08-31 2011-01-31
8  2011-09-30 2011-02-28
9  2011-10-31 2011-03-31
10 2011-11-30 2011-04-30
11 2011-12-31 2011-05-31

在一般情况下，您可以使用apply动态应用差异：

^{pr2}$