使用Python的Dataframe取两列时间值相差一年的所有行方法
作者:wangshuang1631 发布时间:2023-11-11 06:50:25
标签:dataframe,两列,时间值
在使用Python处理数据时,经常需要对数据筛选。
这是在对时间筛选时,判断两列时间是否相差一年,如果是,则返回符合条件的所有列。
data原始数据:
data[map(lambda x:datetime.date(x.year-1,x.month,x.day),data['report_date'])==data['date_1y_ago']]
company_id signal_code_x signal_value_x report_date signal_code_y signal_value_y report_date_last date_1y_ago
0 2154888 r_1002030000 0.62660 2015-09-30 r_1002030000 0.64145 2015-12-31 2014-12-31
1 2154888 r_1002030000 0.64145 2015-12-31 r_1002030000 0.64145 2015-12-31 2014-12-31
2 2154888 r_1002030000 0.60544 2015-03-31 r_1002030000 0.64145 2015-12-31 2014-12-31
3 2154888 r_1002030000 0.54911 2014-12-31 r_1002030000 0.64145 2015-12-31 2014-12-31
4 2154888 r_1002030000 0.61379 2015-06-30 r_1002030000 0.64145 2015-12-31 2014-12-31
5 1702887 r_1002030000 0.62173 2014-03-31 r_1002030000 0.51103 2015-03-31 2014-03-31
6 1702887 r_1002030000 0.55175 2014-12-31 r_1002030000 0.51103 2015-03-31 2014-03-31
7 1702887 r_1002030000 0.51103 2015-03-31 r_1002030000 0.51103 2015-03-31 2014-03-31
8 1702887 r_1002030000 0.58696 2014-06-30 r_1002030000 0.51103 2015-03-31 2014-03-31
9 13484491 r_1002030000 0.17658 2014-12-31 r_1002030000 0.41082 2015-12-31 2014-12-31
10 13484491 r_1002030000 0.41082 2015-12-31 r_1002030000 0.41082 2015-12-31 2014-12-31
11 13484491 r_1002030000 0.39220 2015-09-30 r_1002030000 0.41082 2015-12-31 2014-12-31
筛选后的数据:
company_id signal_code_x signal_value_x report_date signal_code_y signal_value_y report_date_last date_1y_ago
1 2154888 r_1002030000 0.64145 2015-12-31 r_1002030000 0.64145 2015-12-31 2014-12-31
7 1702887 r_1002030000 0.51103 2015-03-31 r_1002030000 0.51103 2015-03-31 2014-03-31
10 13484491 r_1002030000 0.41082 2015-12-31 r_1002030000 0.41082 2015-12-31 2014-12-31
来源:https://blog.csdn.net/wangshuang1631/article/details/52262854
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