Панды, как создать логический столбец на основе других логических столбцов в df

Question

У меня есть следующие df,

inv_date        inv_id
2017-10-01      100117
2018-04-02      040218
2018-05-06      060518

, где inv_date имеет значение datetime dtype, а inv_id равно str; Я хочу конвертировать inv_id в datetime, основываясь на следующих formats,

formats = {'%m%d%y': 6, '%d%m%y': 6}
L = [pd.to_datetime(s.str[:v], format=k, errors='coerce') for k, v in formats.items()]
df1 = pd.concat(L, axis=1, keys=[s.name + '_' + str(i) for i, s in zip(count(), L)])
df1 = df.apply(lambda x: x.where(x.between('2000-01-01', datetime.now())))

Я хочу создать логический столбец dummy_inv_id, для которого установлено значение True, если какой-либо из не-NaT преобразованных datetime находится в пределах +/- 180 дней от inv_date,

df1 = df1.assign(inv_date=df['inv_date'])
df1['inv_id_1'].between(df1['inv_date'] - Timedelta(180, unit='d'), df1['inv_date'] + Timedelta(180, unit='d'))
df1['inv_id_2'].between(df1['inv_date'] - Timedelta(180, unit='d'), df1['inv_date'] + Timedelta(180, unit='d'))

Мне интересно, как рассматривать все столбцы даты и времени (inv_id_1 и inv_id_2) в df1 вместе, поэтому, если кто-то находится между inv_date +/- 180 days, тогда присвойте true df для соответствующей даты-времени;

так что результаты df выглядят как

inv_date        inv_id    dummy_inv_id
2017-10-01      100117    true
2018-04-02      040218    true
2018-05-06      060518    true

Answer 1

Вы можете использовать np.logical_or.reduce:

a = df1['inv_id_1'].between(df1['inv_date'] - pd.Timedelta(180, unit='d'), df1['inv_date'] + pd.Timedelta(180, unit='d'))
b = df1['inv_id_2'].between(df1['inv_date'] - pd.Timedelta(180, unit='d'), df1['inv_date'] + pd.Timedelta(180, unit='d'))

c = [a,b]
df['dummy_inv_id'] = np.logical_or.reduce(c)
print (df)
    inv_date  inv_id  dummy_inv_id
0 2017-10-01  100117          True
1 2018-04-02   40218          True
2 2018-05-06   60518          True