Как создать новый столбец, используя IF else, который имеет фильтры даты (вместо SAS, затем сделайте) - PullRequest
Новая
       51

Как создать новый столбец, используя IF else, который имеет фильтры даты (вместо SAS, затем сделайте)

0 голосов
/ 18 декабря 2018

Я хочу создать новый столбец в Python dataFrame, но мой код не работает. 

recession = 0
recovery = 0

if data['excl_flg'] == 0 and data['segment'] != 'ignore':
    if (data['vardate'].dt.to_period('M') - '2008-06-30'.dt.to_period('M')) < 0 & (data['vardate'].dt.to_period('M') - '31Mar2010'.dt.to_period('M') >= 0:
         recession = 1
    elif (data['vardate'].dt.to_period('M') - '31Mar2010'.dt.to_period('M')) < 0 and (data['vardate'].dt.to_period('M') - '30Sep2013'.dt.to_period('M')) >= 0:
        recovery = 1

enter image description here

Это мои данные, япытаюсь создать новую колонку рецессии и восстановления.Любая помощь приветствуется.

1 Ответ

0 голосов
/ 19 декабря 2018

попробуйте это .. не используя, если еще, но служит цели ..

Данные 

   excl_flag        segment    vardate    obsdate
0          0         CC_620  2/29/2008  3/31/2008
1          1  CC_cur_It_660  2/28/2009  3/31/2009
2          0         ignore  2/28/2010  3/31/2010
3          0         CC_620  2/28/2011  3/31/2011
4          1         ignore  2/29/2012  3/31/2012
5          0         CC_620  2/28/2013  3/31/2013
6          1  CC_cur_It_660  2/28/2014  3/31/2014
7          0         CC_620  2/28/2015  3/31/2015
8          1  CC_cur_It_660  2/29/2016  3/31/2016
9          0         ignore  2/28/2017  3/31/2017

необходимый импорт 

from datetime import datetime
import pandas as pd

, охватывающий формат даты к дате.. 

data['vardate'] = pd.to_datetime(data['vardate']).apply(lambda x: x.date())
data['obsdate'] = pd.to_datetime(data['obsdate']).apply(lambda x: x.date())

data['recession'] = 0
data['recovery'] = 0

при выполнении условий 

data[((data['excl_flag'] == 0) & (data['segment'] != 'ignore'))].loc[(data['vardate']- datetime.strptime('2008-06-30',"%Y-%m-%d").date()).apply(lambda x: x.days < 0 )  & ((data['vardate'] - datetime.strptime('31Mar2010',"%d%b%Y").date()).apply(lambda x: x.days >=0)), 'recession'] = 1


data[((data['excl_flag'] == 0) & (data['segment'] != 'ignore'))].loc[(data['vardate']- datetime.strptime('31Mar2010',"%d%b%Y").date()).apply(lambda x: x.days < 0 )  & ((data['vardate'] - datetime.strptime('30Sep2013',"%d%b%Y").date()).apply(lambda x: x.days >=0)), 'recovery'] = 1

print(data)

ваши результаты равны нулю, поскольку указанное вами условие не находит получателей 

   excl_flag        segment     vardate     obsdate  recession  recovery
0          0         CC_620  2008-02-29  2008-03-31          0         0
1          1  CC_cur_It_660  2009-02-28  2009-03-31          0         0
2          0         ignore  2010-02-28  2010-03-31          0         0
3          0         CC_620  2011-02-28  2011-03-31          0         0
4          1         ignore  2012-02-29  2012-03-31          0         0
5          0         CC_620  2013-02-28  2013-03-31          0         0
6          1  CC_cur_It_660  2014-02-28  2014-03-31          0         0
7          0         CC_620  2015-02-28  2015-03-31          0         0
8          1  CC_cur_It_660  2016-02-29  2016-03-31          0         0
9          0         ignore  2017-02-28  2017-03-31          0         0
...