Python 使用where语句更新数据帧

我有一个数据帧（

currentQuarter

），看起来像

  CODE  SIP  ...                 STATUS  STATUS_CHANGE_DATE
0   AA  YES  ...                CURRENT          2019-01-01
1   AA  YES  ...                 LEAVER          2019-02-05
2   AA  YES  ...                 LEAVER          2019-09-03
3   AA  YES  ...                 JOINER          2019-01-05
4   AA  YES  ...                CURRENT          2019-03-08

我正在尝试将任何记录的

状态

更改为

当前

，其中

状态

不是

当前

，而

状态(更改)日期

在未来。因此，在本例中，

referencePeriodStartDate

为2019-07-25。这意味着第三条记录的

状态

字段将更改为

当前

：

  CODE  SIP  ...                 STATUS  STATUS_CHANGE_DATE
0   AA  YES  ...                CURRENT          2019-01-01
1   AA  YES  ...                 LEAVER          2019-02-05
2   AA  YES  ...                CURRENT          2019-09-03
3   AA  YES  ...                 JOINER          2019-01-05
4   AA  YES  ...                CURRENT          2019-03-08

我可以过滤

df

以创建查询来查找记录，但是我无法获得

where

语句来更改受影响的记录：

referencePeriodStartDate = datetime.datetime.strptime(referenceDate , '%d/%m/%Y')
    not_current = currentQuarter['STATUS'].isin(leaverList) 
    currentQuarter['STATUS_CHANGE_DATE'] = pd.to_datetime(currentQuarter['STATUS_CHANGE_DATE'], errors='coerce')
    currentQuarter['STATUS_CHANGE_DATE'].dt.strftime('%d/%m/%Y') 
    referenceError = currentQuarter['STATUS_CHANGE_DATE'] > referencePeriodStartDate


currentQuarter['STATUS'] = np.where(not_current & referenceError, "CURRENT", currentQuarter['STATUS'])

---

您可以检查

STATUS\u CHANGE\u DATE

中的哪些日期大于今天的日期，并使用结果索引数据帧，并相应地将

STATUS

设置为

current

：

df['STATUS_CHANGE_DATE'] = pd.to_datetime(df.STATUS_CHANGE_DATE)
df.loc[df.STATUS_CHANGE_DATE.gt(referencePeriodStartDate), 'STATUS'] = 'CURRENT'

   CODE  SIP   STATUS STATUS_CHANGE_DATE
0   AA  YES  CURRENT         2019-01-01
1   AA  YES   LEAVER         2019-02-05
2   AA  YES  CURRENT         2019-09-03
3   AA  YES   JOINER         2019-01-05
4   AA  YES  CURRENT         2019-03-08

---

您可以检查

STATUS\u CHANGE\u DATE

中的哪些日期大于今天的日期，并使用结果索引数据帧，并相应地将

STATUS

设置为

current

：

df['STATUS_CHANGE_DATE'] = pd.to_datetime(df.STATUS_CHANGE_DATE)
df.loc[df.STATUS_CHANGE_DATE.gt(referencePeriodStartDate), 'STATUS'] = 'CURRENT'

   CODE  SIP   STATUS STATUS_CHANGE_DATE
0   AA  YES  CURRENT         2019-01-01
1   AA  YES   LEAVER         2019-02-05
2   AA  YES  CURRENT         2019-09-03
3   AA  YES   JOINER         2019-01-05
4   AA  YES  CURRENT         2019-03-08