如何迭代数据框字典中的行并更改某些值 - Pandas Python

Question

我有一本 df 字典：DataFrameDict:'A':                                                date_time    begin                            end      2019-10-21 07:39:07.927729      NaT    2019-10-21  07:42:24.747350      2019-10-21 07:39:26.356716      NaT    2019-10-21  07:42:02.574268      2019-10-21 07:40:03.235327      NaT    2019-10-21  07:42:02.222821'B':                                               date_time                             begin                           end     2019-10-21 07:39:07.927729       2019-10-21  07:42:24.747350                           NaT         2019-10-21 07:39:26.356716       NaT                           2019-10-21  07:42:02.574268     2019-10-21 07:40:03.235327       NaT                           2019-10-21  07:42:02.222821                      我想这样做：对于每个数据帧的每一行，如果 begin[i] == NaT 则 begin[i] = date_time[i] 否则： end[i] = date_time[i]。结果必须是：DataFrameDict:'A':                                                date_time                           begin                            end      2019-10-21 07:39:07.927729      2019-10-21 07:39:07.927729    2019-10-21  07:42:24.747350      2019-10-21 07:39:26.356716      2019-10-21 07:39:26.356716    2019-10-21  07:42:02.574268      2019-10-21 07:40:03.235327      2019-10-21 07:40:03.235327    2019-10-21  07:42:02.222821'B':                                               date_time                             begin                           end     2019-10-21 07:39:07.927729       2019-10-21  07:42:24.747350   2019-10-21 07:39:07.927729         2019-10-21 07:39:26.356716       2019-10-21 07:39:26.356716    2019-10-21  07:42:02.574268     2019-10-21 07:40:03.235327       2019-10-21 07:40:03.235327    2019-10-21  07:42:02.222821                      数据结果不正确。

Answer 1

我们来试试这个功能：

def fill_date(df):

    mask = df['begin'].isna()

    df.loc[mask,'begin'] = df['date_time']

    df.loc[~mask, 'end'] = df['date_time']

for df in [A,B]: fill_date(df)