根据前几行在 pandas 数据框中填写日期

Question

我有以下数据框：

         date_one             date_two
2634    2018-05-22            None
2018    2017-06-22            2017-09-22
2706    2016-09-14            None
3018    2016-06-22            None

我想使用以下逻辑在date_two 列中填写日期：

1. 如果date_two 列在该行中已有值，则不执行任何操作

2. 对于date_one 列的第一行，请使用当前日期或date_one 列的 6 个月填写date_two 列，以较早者为准

3. 对于所有其他行，使用当前行上方行中day_one 列中日期前一天的日期或当前当前行中date_one 日期后 6 个月填写 date_two 列行，以较早者为准

最终的结果是这样的：

         date_one             date_two
2634    2018-05-22            2018-11-18
2018    2017-06-22            2017-09-22
2706    2016-09-14            2017-03-13
3018    2016-06-22            2016-09-13

注意：date_two 的最后一列包含 2016-09-13，因为 2016-09-13 比该行上方 date_one 行中的日期早一天（规则 #2）。感谢@WeNYoBen。

我尝试使用iterrows，但不确定如何访问前一行的值

Answer 1

我假设两个日期列都是 DateTime 类型， 所以缺少 date_two 值实际上是 NaT，而不是 None：

       date_one   date_two
2634 2018-05-22        NaT
2018 2017-06-22 2017-09-22
2706 2016-09-14        NaT
3018 2016-06-22        NaT

从计算辅助列开始 - date_one 从上一行开始：

df['date_one_prev'] = df.date_one.shift()

注意第一行date_one_prev是NaT，很快就会用到。

然后定义一个函数应用于每一行：

def fn(row):
    if pd.isna(row.date_one_prev):  # First row
        return min(row.date_one + pd.DateOffset(180),
            pd.to_datetime('today'))
    elif pd.isna(row.date_two):     # NaT
        return min(row.date_one + pd.DateOffset(180),
            row.date_one_prev + pd.DateOffset(-1))
    else:    # date_two present
        return row.date_two

并进行实际处理，应用此功能：

df.date_two = df.apply(fn, axis=1)

唯一剩下要做的就是删除辅助列：

df.drop(columns=['date_one_prev'], inplace=True)

注意：根据您的评论，我使用 180 天 而不是 6 个月。