Question

我在数据框中有一个“发布日期”列，格式为'2017-03-01'。类型为<datetime64>[ns]。如果它在“2017-03-31”之后变为“2017-03-31”，我希望更改该值，并且所有其他值保持不变。

当我输入df['Posting Date']>'2017-03-31'时，它可以正确显示符合条件的所有行。所以我猜日期过滤功能有效。

但是，当我使用numpy.where来编写条件时：

df['Posting Date'] = np.where(df['Posting Date']>'2017-03-31','2017-03-31,'df['Posting Date'])

它会导致invalid type promotion错误。

我也试过了df.loc和同样的错误观察者。

df.loc[df['Posting Date']>'2017-03-31','Posting Date']='2017-03-31'

ValueError: invalid literal for int() with base 10: '2017-03-31'

我想知道为什么会发生错误。如何正确更换日期？无论哪种方法都有效。

Answer 1

因为它试图用datetime dtype列中的字符串替换datetime，所以在np.where中传递一个datetime，即

df['Posting Date'] = np.where(df['Posting Date']>'2017-03-31',pd.to_datetime(['2017-03-31']),df['Posting Date'])

示例输出：

df = pd.DataFrame({'Posting Date': pd.to_datetime(['20-4-2017','20-4-2017','20-4-2017','20-3-2017','20-2-2017'])})
df['Posting Date'] = np.where(df['Posting Date']>'2017-03-31',pd.to_datetime(['2017-03-31']),df['Posting Date'])

输出：

Posting Date
0   2017-03-31
1   2017-03-31
2   2017-03-31
3   2017-03-20
4   2017-02-20

@pirSquared在评论中使用剪辑

发表了更好的评论

df['Posting Date'] = df['Posting Date'].clip(upper=pd.Timestamp('2017-03-31'))

有条件地替换日期时间 - python

1 个答案: