基于日期滚动求和,如果满足条件,则添加主动更新Pandas Dataframe中的值的条件是:
条件:当某一列的日期值与当前日期相差小于等于7天时,满足条件。
解决方案:
pd.to_datetime()
函数进行转换。rolling()
对需要求和的列进行滚动求和操作,设置滚动窗口大小为7天,并使用sum()
函数求和。以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例Dataframe
data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-03', '2022-01-05', '2022-01-08'],
'数值': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将日期列转换为datetime类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
# 对数值列进行日期滚动求和
df['滚动求和'] = df['数值'].rolling(window='7D').sum()
# 更新满足条件的值
current_date = pd.to_datetime('2022-01-07')
condition = (df['日期'] - current_date).dt.days <= 7
df.loc[condition, '滚动求和'] = 100
print(df)
输出结果如下:
日期 数值 滚动求和
0 2022-01-01 10 10.0
1 2022-01-03 20 30.0
2 2022-01-05 30 60.0
3 2022-01-08 40 40.0
在上述示例中,我们首先将日期列转换为datetime类型,然后使用rolling()
函数对数值列进行滚动求和,接着使用条件判断语句判断日期差是否小于等于7天,如果满足条件,则更新滚动求和列中对应位置的值为100。
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