Python 根据前几行在数据框中填写日期

我有以下数据帧：

         date_one             date_two
2634    2018-05-22            None
2018    2017-06-22            2017-09-22
2706    2016-09-14            None
3018    2016-06-22            None

我想使用以下逻辑将日期填入

date\u two

列：

如果

date\u two

列在该行中已有值，则不执行任何操作

对于

date\u one

列的第一行，使用当前日期或

date\u one

列的6个月（以较早者为准）填写

date\u two

列

对于所有其他行，使用当前行上方行中日期前一天的日期或当前行中日期后6个月的日期（以较早者为准），填写

date\u two

列

最终结果如下所示：

         date_one             date_two
2634    2018-05-22            2018-11-18
2018    2017-06-22            2017-09-22
2706    2016-09-14            2017-03-13
3018    2016-06-22            2016-09-13

注：

date\u two

的最后一列包含2016-09-13，因为2016-09-13是该行上方

date\u one

行中日期的前一天（规则2）。感谢@WeNYoBen

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我尝试使用

iterrows

，但不确定如何访问前一行的值

我假设两个日期列都是DateTime类型， 因此，缺少的date_两个值实际上是NaT，而不是None：

从计算上一行的辅助列-日期开始：

df['date_one_prev'] = df.date_one.shift()

请注意，对于第一行date\u one\u prev是NaT，不久将使用它

然后定义要应用于每行的函数：

def fn(row):
    if pd.isna(row.date_one_prev):  # First row
        return min(row.date_one + pd.DateOffset(180),
            pd.to_datetime('today'))
    elif pd.isna(row.date_two):     # NaT
        return min(row.date_one + pd.DateOffset(180),
            row.date_one_prev + pd.DateOffset(-1))
    else:    # date_two present
        return row.date_two

并应用此函数进行实际处理：

df.date_two = df.apply(fn, axis=1)

唯一要做的就是放下辅助柱：

df.drop(columns=['date_one_prev'], inplace=True)

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注：根据您的评论，我使用了180天而不是6个月。

日期的最后一列为什么是2016-09-13？@WeNYoBen这是因为2016-09-13比该行上方的日期早一天。

date\u one

行请看第一行。日期为2018年5月22日，因此：1。当日为2019-05-20。2.自日期起6个月的日期为2018年11月22日。3.这两个日期的较早日期为2018年11月22日。那么，为什么预期产出中的日期二是2018年11月18日？我想，应该是2018-11-22（规则2）。@Valdi#Bo谢谢你指出这一点！，6个月，我指的是180天，因为有些月有31天，所以

date\u two

值与您认为的值不同

df.drop(columns=['date_one_prev'], inplace=True)