我尝试创建列终止日期。但是仅当标志取消或失效设置为yes时,列终止日期才应包含生效日期,否则为null。对于这三种方法,我收到以下错误消息。
df['Termination_Date'] = np.where((df['Cancellations'] == 'Yes') | (df['Lapses'] == 'Yes'), df['Effective Date'])
ValueError: either both or neither of x and y should be given
df['Termination_Date'] = np.where((df['Cancellations'] == 'Yes') | (df['Lapses'] == 'Yes'), df['Effective Date'], "")
TypeError: invalid type promotion
df['Termination_Date'] = np.where((df['Cancellations'] == 'Yes') | (df['Lapses'] == 'Yes'), df['Effective Date'], np.nan)
TypeError: invalid type promotion
谢谢
参考方案
可以与 Series.where
一起使用替代吗?
样本:
df = pd.DataFrame({
'Effective Date':pd.date_range('2019-01-01', periods=6),
'Cancellations':['Yes'] * 4 + ['No'] * 2,
'Lapses':['yes'] * 2 + ['No'] * 4,
})
df['Termination_Date'] = df['Effective Date'].where((df['Cancellations'] == 'Yes') |
(df['Lapses'] == 'Yes'))
要么:
m = (df['Cancellations'] == 'Yes') | (df['Lapses'] == 'Yes')
df.loc[m, 'Termination_Date'] = df['Effective Date']
print (df)
Effective Date Cancellations Lapses Termination_Date
0 2019-01-01 Yes yes 2019-01-01
1 2019-01-02 Yes yes 2019-01-02
2 2019-01-03 Yes No 2019-01-03
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