如果else不在python中使用datetime

背景

我有一个数据帧df。它有客户的订单日期（交易何时完成等）。我正在尝试创建一个新列“最近”，如果交易是最近的（从今天起1个月内），则该列将有1，如果不是最近的交易，则为0

e、 g

当前df

 order_date
 2019-01-01
 2019-12-14
 2019-10-12
 2019-11-22

需要输出df

 order_date   recent
 2019-01-01    0
 2019-12-14    1
 2019-10-12    0
 2019-11-22    0
 2019-12-09    1

代码：

   import datetime
   df['recent'] = 9
   df['order_date'] = pd.to_datetime(df['order_date']).dt.date

   if ((df['order_date']) >(datetime.date.today() - datetime.timedelta(1*365/12))).any():
    df['recent'] == 1
   else:
    df['recent'] == 0

[IN]:print(df['order_date'].loc[0])
2019-01-01
[IN]:type(df['order_date'])
pandas.core.series.Series
[IN]:print(datetime.date.today() - datetime.timedelta(1*365/12))
2019-12-01
[IN]:type(datetime.date.today() - datetime.timedelta(1*365/12))
datetime.date

我为recent编写了默认值9，因为if-else不起作用，现在我在df['recent']中得到了所有9个值

一些基本背景：

   import datetime
   df['recent'] = 9
   df['order_date'] = pd.to_datetime(df['order_date']).dt.date

   if ((df['order_date']) >(datetime.date.today() - datetime.timedelta(1*365/12))).any():
    df['recent'] == 1
   else:
    df['recent'] == 0

[IN]:print(df['order_date'].loc[0])
2019-01-01
[IN]:type(df['order_date'])
pandas.core.series.Series
[IN]:print(datetime.date.today() - datetime.timedelta(1*365/12))
2019-12-01
[IN]:type(datetime.date.today() - datetime.timedelta(1*365/12))
datetime.date

---

通过以下方式将布尔掩码转换为整数：

或通过以下方式设置值：

---

您好，这很有效。谢谢。但是如何使它与if-else一起工作。@ShailajaGuptaKapoor-if-use

any（）

与前面提到的一样，它意味着mask

m

set

df['recent']

到

1

-所有值，否则将所有值设置为

0

。因此，如果要按条件在熊猫值中设置正确的方式，请使用

numpy。其中
，则是
如果else
语句的numpy/pandas替代。当交易在10月份时，第2行怎么可能是1行？50多天前，只有第1行应该是1行@datanovel