要求:对已生成的一组dataframe数据列,需要根据日期做条件判断,对不同日期范围的数据,以不同的规则进行数据类运算,运算结果添加至一个新的列。
...
a=pd.DataFrame(data1,columns=['end_date','province','price']) #数组a
b=pd.DataFrame(data2,columns=['province','index_2013','index_2014','index_2015','index_2016'])#数据b
c=pd.merge(a,b,on='province') #以province进行连接
if a['end_date']<= datetime.strptime('2013-12-31','%Y-%m-%d').date(): #判断日期小于13年
c['axp']=c['price']c['index_2013'] #数据c添加列,数据值=priceindex_2013
print c
对if语句行报错,报错如下:ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
在报错行,条件后添加.any()或者.all()则报错消失,但得到的数据不是想要的结果如:if a['end_date'].any()<= datetime。。。 则不报错
可以用
apply
函数对dataframe对象进行横向或纵向计算比如假设对你的c第一列做if,计算最后两列的商:
此时就能获得满足筛选条件的计算结果,是个Series对象
这是Python基础问题。
对一个Series进行矢量化计算返回的仍然是Series,Series是一个np数组,本身不提供返回真值的方法。只有在使用了
.any()
,.all()
之后才可以比较。然后认真学习Pandas文档吧。