我正在尝试获取包含日期的两列的按行最大值（和最小值）
from datetime import date
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'date_a' : [date(2015, 1, 1), date(2012, 6, 1),
date(2013, 1, 1), date(2016, 6, 1)],
'date_b' : [date(2012, 7, 1), date(2013, 1, 1),
date(2014, 3, 1), date(2013, 4, 1)]})
df[['date_a', 'date_b']].max(axis=1)
Out[46]:
0 2015-01-01
1 2013-01-01
2 2014-03-01
3 2016-06-01
如预期的那样。但是，如果数据帧包含单个NaN值，则整个操作将失败
df_nan = pd.DataFrame({'date_a' : [date(2015, 1, 1), date(2012, 6, 1),
np.NaN, date(2016, 6, 1)],
'date_b' : [date(2012, 7, 1), date(2013, 1, 1),
date(2014, 3, 1), date(2013, 4, 1)]})
df_nan[['date_a', 'date_b']].max(axis=1)
Out[49]:
0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN
dtype: float64
这里发生了什么？我期待这个结果
0 2015-01-01
1 2013-01-01
2 NaN
3 2016-06-01
如何做到这一点？
我会说最好的解决方案是使用适当的dtype。熊猫提供了很好的集成datetime dtype。因此请注意，您正在使用objectdtypes ...
>>> df
date_a date_b
0 2015-01-01 2012-07-01
1 2012-06-01 2013-01-01
2 NaN 2014-03-01
3 2016-06-01 2013-04-01
>>> df.dtypes
date_a object
date_b object
dtype: object
但是请注意，使用时问题消失了
>>> df2 = df.apply(pd.to_datetime)
>>> df2
date_a date_b
0 2015-01-01 2012-07-01
1 2012-06-01 2013-01-01
2 NaT 2014-03-01
3 2016-06-01 2013-04-01
>>> df2.min(axis=1)
0 2012-07-01
1 2012-06-01
2 2014-03-01
3 2013-04-01
dtype: datetime64[ns]
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