Question

我有一个数据框，由日期和三列组成，如下所示。

df = pd.DataFrame({'Date': ['01/01/2019', '02/01/2019', '03/01/2019', '04/01/2019', '05/01/2019', '06/01/2019', '07/01/2019', '08/01/2019'],
               'A': [1,2,3,4,5,6,7,8],
               'B': [11,12,13,14,15,16,17,18],
               'C': [21,22,23,24,25,26,27,28]})

我正在尝试根据日期选择每列的部分。如果未选择，则返回零。如下。

df = pd.DataFrame({'Date': ['01/01/2019', '02/01/2019', '03/01/2019', '04/01/2019', '05/01/2019', '06/01/2019', '07/01/2019', '08/01/2019'],
               'A': [1,2,0,0,5,6,7,8],
               'B': [0,0,0,0,0,16,17,18],
               'C': [21,22,0,0,0,0,0,0]})

在示例中，这样：将'A'切片为01/01/2019至02/01/2019和05/01/2019为08/01/2019（或无末尾切片）。 B将在06/01/2019到08/01/2019进行切片（或者没有结束切片，因为这是最后一个数据点）。 C将被切片从01/01/2019到02/01/2019。

Answer 1

据我了解，您可以尝试使用df.where()：

df['B']=df['B'].where(df.Date.between('06/01/2019','08/01/2019'),0)
print(df)

         Date  A   B   C
0  01/01/2019  1   0  21
1  02/01/2019  2   0  22
2  03/01/2019  3   0  23
3  04/01/2019  4   0  24
4  05/01/2019  5   0  25
5  06/01/2019  6  16  26
6  07/01/2019  7  17  27
7  08/01/2019  8  18  28

您可以对所需的所有列和条件执行相同的操作。

Answer 2

我会生成一个布尔掩码：

B_dates = df['Dates'][-3:]
df.loc[~df['Date'].isin(B_dates), 'B'] = 0

当然，您可以在所选的任何日期和列上进行迭代。

以下是在df上运行此代码并打印的输出：

     Date      A   B   C
0  01/01/2019  1   0  21
1  02/01/2019  2   0  22
2  03/01/2019  3   0  23
3  04/01/2019  4   0  24
4  05/01/2019  5   0  25
5  06/01/2019  6  16  26
6  07/01/2019  7  17  27
7  08/01/2019  8  18  28

熊猫为每一列选择不同的行

2 个答案: