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python - 使用现有列将 lambda 应用于新列

问题描述

数据库是 rv 列是 'NextResetDate_rv'(datetime)，'RateResetFreq_rv'(timedelta) me1 是 pd.to_datetime('12/31/2019')

我正在尝试根据条件创建一个新列“resetcalc1_rv”，但无法正确获取代码，请您指出哪里出了问题

基本上 'rvresetcalc1_rv' 应该等于 'NextResetDate_rv 只要它落在 2019 年 12 月 31 日之后，否则需要添加 'RateResetFreq_rv' 直到满足条件

rv['resetcalc1_rv'] = rv['NextResetDate_rv']

def new1(row):
    while row['resetcalc1_rv'] < me1:
        row['resetcalc1_rv'] = row['NextResetDate_rv'] + row['RateResetFreq_rv']
        if row['resetcalc1_rv'] >= me1:
            break
        row['resetcalc1_rv']

rv['resetcalc1_rv'] = rv.apply(lambda row:new1(row), axis=1)

现在所有行的输出都是“无”

标签： pythonpandasloopslambda

解决方案

您可以避免 while 循环。'RateResetFreq_rv'使用减法和整数除法，您可以找到每行需要添加多少个单位才能满足条件。clip(lower=0)确保我们不会更改已经在指定日期之后的日期。然后您可以一次计算所有值。

样本数据

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'NextResetDate_rv': pd.date_range('2019-11-01', periods=8, freq='15D'),
                   'RateResetFreq_rv': pd.to_timedelta(np.arange(31,23,-1), unit='D')})

代码

s = (((pd.to_datetime('2019-12-31') - df['NextResetDate_rv']).dt.days)//df['RateResetFreq_rv'].dt.days).add(1).clip(lower=0)
df['resetcalc1_rv'] = df['NextResetDate_rv'] + s*df['RateResetFreq_rv']

输出

  NextResetDate_rv RateResetFreq_rv resetcalc1_rv
0       2019-11-01          31 days    2020-01-02
1       2019-11-16          30 days    2020-01-15
2       2019-12-01          29 days    2020-01-28
3       2019-12-16          28 days    2020-01-13
4       2019-12-31          27 days    2020-01-27
5       2020-01-15          26 days    2020-01-15
6       2020-01-30          25 days    2020-01-30
7       2020-02-14          24 days    2020-02-14

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