在 DateTime 系列中使用 np.select - Pandas Python

【问题标题】：Using np.select in DateTime series - Pandas Python在 DateTime 系列中使用 np.select - Pandas Python
【发布时间】：2021-09-13 22:46:08
【问题描述】：

我在 DateTime 系列中使用 np.select 时遇到问题。假设你有一个 DataFrame： dateframe['id','FLOAT','DATE1','DATE2']

dateframe['DATE1'] = dt.datetime.now()
dateframe['DATE2'] = dt.datetime.now()

dateframe['DATE3'] = np.select(
    [
        dateframe['FLOAT']>0,
        dateframe['FLOAT']<=0,
    ],
    [
        dateframe['DATE1'],
        dateframe['DATE2'],
    ]
)

我收到此错误：

TypeError：DTypes 和没有共同的 DType。例如，除非 dtype 为 object，否则它们不能存储在单个数组中。

提前致谢。

【问题讨论】：

这是一个特定于数据的问题，请发帖reproducible example。

标签： python pandas dataframe numpy datetime

【解决方案1】：

当您有一个条件恰好创建两个互斥组时，请使用 np.where：

dataframe['DATE1'] = dt.datetime.now()
dataframe['DATE2'] = dt.datetime.now()
dataframe['DATE3'] = np.where(dataframe['FLOAT']>0,dataframe['DATE1'],dataframe['DATE2'])
dataframe

关于np.select 的错误。最初将日期存储为带有str() 的对象数据类型，然后再转换to_datetime()。根据错误，np.select 语句中的日期时间数据类型存在问题

dataframe['DATE1'] = str(dt.datetime.now())
dataframe['DATE2'] = str(dt.datetime.now())
dataframe['DATE3'] = pd.to_datetime(np.select([(dataframe['FLOAT']>0),(dataframe['FLOAT']<=0)],
                                              [dataframe['DATE1'],dataframe['DATE2']]))
dataframe

【讨论】：

非常感谢。有效。我已经寻找这个答案好几个星期了。
来自秘鲁利马的问候。