Python 使用一个函数创建一个列，其中变量来自其他列

我的df有两列日期：

Start

和

End

列。我有一个函数，可以计算两个日期之间的工作日（以及做其他事情）<代码>特殊日期（开始、结束）并且结束值必须不为空（NaT），否则我们将0延迟。

我需要用函数中传递的两个结果创建第三列

我曾经做过：

df['Delay'] = pd.to_datetime(df['End']) - pd.to_datetime(df['Start'])

现在我只需要这样的东西：

df["Delay"] = df[df["End"]!=np.NaT].apply(bday_special(df["Start"], df["End"]))

df["Delay"] = df.apply(lambda df: if df["End"] is not np.NaT , bday_special(df["Start"], df["End"]), else 0)

TypeError:无法转换输入

以上两个都不起作用。。。请问合适的语法是什么

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我更喜欢使用pandas方案，而不是浏览列表

使用

apply

和

axis=1

参数

df["Delay"] = df.apply(lambda x: 0 if x.End is np.nan else bday_special(x.Start, x.End), axis=1) # axis=1 means iterate over rows

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将

apply

与

axis=1

参数一起使用

df["Delay"] = df.apply(lambda x: 0 if x.End is np.nan else bday_special(x.Start, x.End), axis=1) # axis=1 means iterate over rows

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没有回答你的问题？我不确定是否得到它，我需要数据框的列作为参数。如果没有回答你的问题，我不确定是否得到它，我需要数据框的列作为参数。谢谢，我会试试这个。但是，我有这个错误

AttributeError:模块'numpy'没有属性'NaT'

我将使用

pd.NaT

确定。将其替换为

np.nan

它与

pd.NaT

一起工作，我们在这里使用了

apply

而不是

lappy

，对吗？谢谢，我会试试这个。但是，我有这个错误

AttributeError:模块'numpy'没有属性'NaT'

我将使用

pd.NaT

确定。将其替换为

np.nan

它与

pd.NaT

一起工作，我们在这里使用了

apply

而不是

lappy

，对吗？