尝试在DataFrame中针对两个现有日期列使用条件逻辑创建新列时出现Python类型错误

下面是我的数据框；我正在尝试对两个现有的日期列使用条件逻辑创建一个新列（计划的当前月份）：

我尝试使用下面的代码在Python中执行此操作（使用Pandas和Numpy）：

我得到以下错误：

TypeError:无法使用数据类型为[float64]的数组和类型为[bool]的标量执行“rand_u2;”

它在抱怨什么？有没有更好、更有效的方法来创建此专栏？我对Python/Pandas/Numpy比较陌生，希望您能提供帮助、指导和提示

在示例中，八月用作当前月份

按要求添加数据集：

+-----------+-----------+-----------------------+
|   Date1   |   Date2   | Planned_Current_Month |
+-----------+-----------+-----------------------+
| 10-Aug-20 |           |                     1 |
| 29-Feb-20 |           |                     0 |
| 16-Mar-20 | 20-Apr-20 |                     0 |
| 07-Aug-20 | 06-Jul-20 |                     0 |
| 28-Aug-20 | 18-Aug-20 |                     1 |
| 22-Jul-20 | 05-Aug-20 |                     0 |
+-----------+-----------+-----------------------+

---

我用Python3.7.7和Numpy1.19.1以及您的示例数据集尝试了您的代码，它运行正常。但是，您需要添加一些括号：

df = pd.DataFrame([["10-Aug-20",""],
["29-Feb-20",""],
["16-Mar-20","20-Apr-20"],
["07-Aug-20","06-Jul-20"],
["28-Aug-20","18-Aug-20"],
["22-Jul-20","05-Aug-20"]], columns = ["Date1","Date2"])

df["Date1"] = pd.to_datetime(df["Date1"])
df["Date2"] = pd.to_datetime(df["Date2"])

__current_month = 8
__current_year = 2020

df['Planned_Current_Month'] = \
    np.where((df.Date1.dt.month == __current_month) \
             & (df.Date1.dt.year == __current_year) \
             & ((df.Date2.dt.month.isnull() )\
             | ((df.Date2.dt.month >= __current_month) \
             & (df.Date2.dt.year == __current_year))), 1, 0)

输出：

    Date1       Date2       Planned_Current_Month
0   2020-08-10  NaT         1
1   2020-02-29  NaT         0
2   2020-03-16  2020-04-20  0
3   2020-08-07  2020-07-06  0
4   2020-08-28  2020-08-18  1
5   2020-07-22  2020-08-05  0

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能否将数据集添加为纯文本而不是图像？非常感谢您的帮助：）。如果有更好/更有效的方法，请告诉我。祝你一切顺利。

    Date1       Date2       Planned_Current_Month
0   2020-08-10  NaT         1
1   2020-02-29  NaT         0
2   2020-03-16  2020-04-20  0
3   2020-08-07  2020-07-06  0
4   2020-08-28  2020-08-18  1
5   2020-07-22  2020-08-05  0