Python 3.x Python根据日期范围计算新日期

我有一个Python熊猫数据框，其中包含曲棍球运动员的出生日期，如下所示：

Player         Birth Year    Birth Date
Player A         1990        1990-05-12
Player B         1991        1991-10-30
Player C         1992        1992-09-10
Player D         1990        1990-11-15

我想创建一个标记为“草稿年”的新列，该列根据此规则计算：

If MM-DD is before 09-15, Draft Year = Birth Year + 18
Else if MM-DD is after 09-15 Draft Year = Birth Year + 19

这将使示例的输出：

Player         Birth Year    Birth Date     Draft Year
Player A         1990        1990-05-12      2008
Player B         1991        1991-10-30      2010
Player C         1992        1992-09-10      2010
Player D         1990        1990-11-15      2009

我已经尝试使用

Data['Birth Date'] = Data['Birth Date'].str.split('-').str[1:]

但这会给我返回一个[mm，dd]列表，这很难处理。任何关于如何做到这一点的建议都将不胜感激

使用：

输出

使用：

输出

又快又脏 创建一个月为100*的列，并将其添加到当天

cutoff = df['Birth Date'].pipe(lambda d: d.dt.month * 100 + d.dt.day)
df['Draft Year'] = df['Birth Year'] + 18 + (cutoff > 915)

df

     Player  Birth Year Birth Date  Draft Year
0  Player A        1990 1990-05-12        2008
1  Player B        1991 1991-10-30        2010
2  Player C        1992 1992-09-10        2010
3  Player D        1990 1990-11-15        2009

又快又脏 创建一个月为100*的列，并将其添加到当天

cutoff = df['Birth Date'].pipe(lambda d: d.dt.month * 100 + d.dt.day)
df['Draft Year'] = df['Birth Year'] + 18 + (cutoff > 915)

df

     Player  Birth Year Birth Date  Draft Year
0  Player A        1990 1990-05-12        2008
1  Player B        1991 1991-10-30        2010
2  Player C        1992 1992-09-10        2010
3  Player D        1990 1990-11-15        2009

格式为yyyy mm dd的日期时间可作为字符串排序。此解决方案利用了这一事实：

df['Draft Year'] = df['Birth Year'] + np.where(df['Birth Date'].dt.strftime('%m-%d') < '09-15', 18, 19)

格式为yyyy mm dd的日期时间可作为字符串排序。此解决方案利用了这一事实：

df['Draft Year'] = df['Birth Year'] + np.where(df['Birth Date'].dt.strftime('%m-%d') < '09-15', 18, 19)

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冰球，曲棍球，还是空气曲棍球？冰球，曲棍球，还是空气曲棍球？