锲子
在使用pandas处理数据时，遇到了一种要按照留存天数来处理的数据，当列所对应的日期超过了最晚的“今天”那么数据就要置为0，举个例子：
在这个DataFrame中，需要将超过了今天2022-10-30的数据置为“-”，需要得到下面的一个倒三角形状的数据
在这个DataFrame中，day_0, day_1, …还可能是week_0, week_1, …，解决这类问题会有很多种方法，比较直观但是复杂度很高的方法就是for 循环遍历行，再遍历列，在遇到大于“今天”的数据时将其值修改为“-”
处理按天为单位的数据
待处理的数据：
import reimport pandas as pddate_unit = "day"
now_date = pd.Timestamp.now().floor("D")
print(now_date)
print(now_date - pd.to_datetime("2022-10-10"))raw_df = pd.DataFrame({"date_str": ["2022-10-27", "2022-10-28", "2022-10-29", "2022-10-30", "2022-10-31"],"day_0": [8, 8, 10, 6, 0],"day_1": [4, 6, 0, 0, 0],"day_2": [6, 7, 0, 0, 0],"day_3": [4, 3, 1, 0, 0],}
)print(raw_df)
# 当前df
# date_str day_0 day_1 day_2 day_3
# 0 2022-10-27 8 4 6 4
# 1 2022-10-28 8 6 7 3
# 2 2022-10-29 10 0 0 1
# 3 2022-10-30 6 0 0 0
# 4 2022-10-31 0 0 0 0# 目标df
# date_str day_0 day_1 day_2 day_3
# 0 2022-10-27 8 4 6 4
# 1 2022-10-28 8 6 7 3
# 2 2022-10-29 10 0 0 -
# 3 2022-10-30 6 0 - -
# 4 2022-10-31 0 - - -
今日的日期以我处理时的2022-10-31为准，日期的单位是按天，获取今天的日期使用pd.Timestamp.now()比datetime.datetime.now()会更方便转换成其他的格式来使用，
将日期列date_str设置为index并转换为datetime对象方便比较
df.set_index("date_str", inplace=True)
# date_str变成了index放在最左侧
# day_0 day_1 day_2 day_3
# date_str
# 2022-10-27 8 4 6 4
# 2022-10-28 8 6 7 3
# 2022-10-29 10 0 0 1
# 2022-10-30 6 0 0 0
# 2022-10-31 0 0 0 0# 修改index列的类型为datetime类型，之后要用于日期加减运算
df.index = df.index.map(pd.to_datetime)
print(df.index)
# DatetimeIndex(['2022-10-27', '2022-10-27', '2022-10-28', '2022-10-30',
# '2022-10-31'],
# dtype='datetime64[ns]', name='date_str', freq=None)
这里用了df.index.map和接下来的df.columns.map，map方法是对DataFrame的整个列的值做运算和各种操作的方法，类似Python内置的map方法，接收一个方法来同时处理多个数据
将列名称的数字提取出来转换为整数，方便日期加减运算，处理完之后要还原列名称，所以拷贝一个副本，完事之后将列名称修改回去
raw_columns = df.columns.copy()
df.columns = df.columns.map(lambda x: int(re.sub("\D", "", x))) # \d表示匹配数字，大写\D表示匹配非数字，将非数字替换为“”
print(df.columns) # Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')
使用pandas的整体操作行列的方法df.apply对二维的行和列一起做计算和比较，这里参数axis默认为0使用的是横向操作
df = df.apply(lambda col:# 这里为了方便debug断点调试可以单独写成一个方法就可以在方法里面打断点观察col.where(col.index + pd.Timedelta(col.name, unit=date_unit) <= now_date,"-")
)
其中col.index + pd.Timedelta(col.name, unit=date_unit)，col.index就是date_str index中的日期（2022-10-27, 2022-10-28, …），col.name是列的名称现在已经被修改成整数（0, 1, 2…），就是用将df中index的日期加上往后延的留存天数：
其中col.where(...)的操作是对pd.DataFrame或者pd.DataFrame其中一列pd.Series对象的操作，可以对不满足条件的数据赋予想要的值，第一个参数是一个条件，满足这个条件的数据都会被保留，否则就会被赋予其他的值，这个值就是第二个参数，当然这个值也可以用方法做各种运算
当然也可以纵向操作，不过在这次的情况效率会比横向操作要差，大概率是因为多使用了row.index.map方法
df = df.apply(lambda row:row.where(row.name + row.index.map(lambda x: pd.Timedelta(x, unit=date_unit)) <= now_date,"-"),axis=1
)
df.columns = raw_columns
print(df)
最后把列名称还原，把index转换回列
# 将留存的天数的列还原名称，顺序没有发生改变，直接替换即可
df.columns = raw_columns
# 将index还原为列
df.reset_index(inplace=True)print(df)
# date_str day_0 day_1 day_2 day_3
# 0 2022-10-27 8 4 6 4
# 1 2022-10-28 8 6 7 3
# 2 2022-10-29 10 0 0 -
# 3 2022-10-30 6 0 - -
# 4 2022-10-31 0 - - -
完整的代码
import reimport pandas as pddate_unit = "day"
now_date = pd.Timestamp.now().floor("D")
print(now_date)
print(now_date - pd.to_datetime("2022-10-10"))raw_df = pd.DataFrame({"date_str": ["2022-10-27", "2022-10-28", "2022-10-29", "2022-10-30", "2022-10-31"],"day_0": [8, 8, 10, 6, 0],"day_1": [4, 6, 0, 0, 0],"day_2": [6, 7, 0, 0, 0],"day_3": [4, 3, 1, 0, 0],}
)print(raw_df)
# 当前df
# date_str day_0 day_1 day_2 day_3
# 0 2022-10-27 8 4 6 4
# 1 2022-10-28 8 6 7 3
# 2 2022-10-29 10 0 0 1
# 3 2022-10-30 6 0 0 0
# 4 2022-10-31 0 0 0 0# 目标df
# date_str day_0 day_1 day_2 day_3
# 0 2022-10-27 8 4 6 4
# 1 2022-10-28 8 6 7 3
# 2 2022-10-29 10 0 0 -
# 3 2022-10-30 6 0 - -
# 4 2022-10-31 0 - - -df = raw_df# 将日期列date_str设置为index并转换为datetime对象方便比较
df.set_index("date_str", inplace=True)
# day_0 day_1 day_2 day_3
# date_str
# 2022-10-27 8 4 6 4
# 2022-10-28 8 6 7 3
# 2022-10-29 10 0 0 1
# 2022-10-30 6 0 0 0
# 2022-10-31 0 0 0 0
df.index = df.index.map(pd.to_datetime)
print(df.index)
# DatetimeIndex(['2022-10-27', '2022-10-27', '2022-10-28', '2022-10-30',
# '2022-10-31'],
# dtype='datetime64[ns]', name='date_str', freq=None)# 将列名称的数字提取出来，方便做运算，处理完之后要还原列名称，所以拷贝一个副本，完事之后将列名称修改回去
raw_columns = df.columns.copy()
df.columns = df.columns.map(lambda x: int(re.sub("\D", "", x))) # \d表示匹配数字，大写\D表示匹配非数字，将非数字替换为“”
print(df.columns) # Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')
print(df)
df = df.apply(lambda col:col.where(col.index + pd.Timedelta(col.name, unit=date_unit) <= now_date,"-"),# apply还有一个参数axis=0，默认横向操作，也就是一列一列地操作，axis=1时为竖向操作
)# 将留存的天数的列还原名称，顺序没有发生改变，直接替换即可
df.columns = raw_columns
# 将index还原为列
df.reset_index(inplace=True)print(df)
# date_str day_0 day_1 day_2 day_3
# 0 2022-10-27 8 4 6 4
# 1 2022-10-28 8 6 7 3
# 2 2022-10-29 10 0 0 -
# 3 2022-10-30 6 0 - -
# 4 2022-10-31 0 - - -标记位于“今天”的位置提示数据未满
在上面的DataFrame中同时想要标记位于“今天”的数据，以提示这一天的数据是不满一天的，也就是得到一条which_today的这样的数据：
which_todayday_4day_3day_2day_1day_0
df.set_index("date_str", inplace=True)
df.index = df.index.map(pd.to_datetime)which_is_today = df.index.map(lambda x:f"{date_unit}_{(now_date - x).days}"
)
print(which_is_today)
df["which_today"] = which_is_today
print(df)
# date_str
# 2022-10-27 8 4 6 4 day_4
# 2022-10-28 8 6 7 3 day_3
# 2022-10-29 10 0 0 - day_2
# 2022-10-30 6 0 - - day_1
# 2022-10-31 0 - - - day_0
now_date - x得到一个pd.TimeDelta的时间差对象，可以用.days从这个对象中获取时间差的天数
最后总结一下，这一篇介绍了在同时操作DataFrame行列时使用到的一些方法，主要有Series的map方法，DataFrame的apply方法，DataFrame和Series共有的where方法以及pandas中的一些时间相关操作方法，这些方法在特定业务逻辑的处理中都会有不错的帮助
