创建包含数据和浮点数据类型的列

Question

我使用一个名为emails_visits的数据帧： 大熊猫是进口的

Rep  Doctor       Date   type
0     1       1 2021-01-25  email
1     1       1 2021-05-29  email
2     1       2 2021-03-15  email
3     1       2 2021-04-02  email
4     1       2 2021-04-29  email
30    1       2 2021-06-01  visit
5     1       3 2021-01-01  email

我想根据列类型中的值创建列"date_after"，如果它等于"访问"，我希望从"日期"列中看到日期，否则为空。

我使用此代码：

emails_visits["date_after"]=np.where(emails_visits["type"]=="visit",emails_visits["Date"],np.nan)

但是，它会引发一个错误：

emails_visits["date_after"]=np.where(emails_visits["type"]=="visit",emails_visits["Date"],np.nan)
File "<__array_function__ internals>", line 5, in where
TypeError: The DType <class 'numpy.dtype[datetime64]'> could not be promoted by <class 'numpy.dtype[float64]'>. This means that no common DType exists for the given inputs. For example they cannot be stored in a single array unless the dtype is `object`. The full list of DTypes is: (<class 'numpy.dtype[datetime64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>)

我该如何解决这个问题？

Answer 1

如果你愿意，你可以这样做。

email_visits['date after'] = email_visits.apply(lambda x: x[2] if x[3] == 'visit' else '', axis=1)

Answer 2

emails_visits列Date的类型datetime64与np.nan的类型np.float64不兼容。由于您似乎使用 Pandas，因此您需要使用pd.NA代替用于缺失值(而np.nan表示该值不是数字，仅适用于浮点数)。其实这里最好不要用np.where，而是用熊猫函数。这是一个简单的解决方案：

emails_visits["date_after"] = emails_visits["Date"].where(emails_visits["type"]=="visit")