forループのパンダを使用して日時の値を置換する

Question

私は以下のようなdfの外観を持っていますが、はるかに大きいです。 lastDateの列の下に不正確な日付がいくつかありますが、correctDate列のすぐ隣に何かがある場合にのみ間違っています。

dff = pd.DataFrame(
      {"lastDate":['2016-3-27', '2016-4-11', '2016-3-27', '2016-3-27', '2016-5-25', '2016-5-31'], 
      "fixedDate":['2016-1-3', '', '2016-1-18', '2016-4-5', '2016-2-27', ''], 
      "analyst":['John Doe', 'Brad', 'John', 'Frank', 'Claud', 'John Doe'] 
      }) 

日時dtypesにこれらの列を変換

Answer 1

最初のループ後の最初の一つは、私が持っているもので、もう一つは、私が持っているしたいものです。

for col in ['fixedDate', 'lastDate']: 
    df[col] = pd.to_datetime(df[col]) 

次に使用可能

たとえば

mask = pd.notnull(df['fixedDate']) 
df.loc[mask, 'lastDate'] = df['fixedDate'] 

---

私は私の本当のデータセットにマスクを適用すると、

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({"lastDate":['2016-3-27', '2016-4-11', '2016-3-27', '2016-3-27', '2016-5-25', '2016-5-31'], "fixedDate":['2016-1-3', '', '2016-1-18', '2016-4-5', '2016-2-27', ''], "analyst":['John Doe', 'Brad', 'John', 'Frank', 'Claud', 'John Doe'] }) 

for col in ['fixedDate', 'lastDate']: 
    df[col] = pd.to_datetime(df[col]) 

mask = pd.notnull(df['fixedDate']) 
df.loc[mask, 'lastDate'] = df['fixedDate'] 
print(df) 

利回り

analyst fixedDate lastDate 
0 John Doe 2016-01-03 2016-01-03 
1  Brad  NaT 2016-04-11 
2  John 2016-01-18 2016-01-18 
3  Frank 2016-04-05 2016-04-05 
4  Claud 2016-02-27 2016-02-27 
5 John Doe  NaT 2016-05-31