自从学了Pandas，老朋友直呼很Nice
2024-01-16 来源 : 综艺
'空难一月': ['2022-01-02', '2022-01-02', '2021-01-02', '2022-01-02', '2021-01-02', '2021-01-02', '2022-01-02', '2020-01-04', '2022-01-11', '2022-01-05', '2020-01-05', '2022-01-17', '2022-01-17', '2022-01-17', '2022-01-17', '2022-01-04', '2022-01-04', '2022-01-06', '2022-01-06', '2022-01-07', '2022-01-07', '2022-01-07', '2022-01-07']
'开刀一月': ['2022-01-02', '', '2022-01-02', '', '2021-01-02', '', '', '2021-01-04', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '2022-01-07']
})
输入如下：
学生组织本金号 名字 造出险人证件号码 买入流水号 偿还额度 空难一月 开刀一月
0 BJG11202003263 刘玲 04211972071536 220102000542 0.00 2022-01-02 2022-01-02
1 BJG11202003263 刘玲 04211972071536 220102000565 260.18 2022-01-02 NaT
2 BJG11202003263 刘玲 04211972071536 011100030X220102000671 57.67 2021-01-02 2022-01-02
3 BJG11202003263 刘玲 04211972071536 011100030X220102000671 57.67 2022-01-02 NaT
4 BJG11202210443 刘玲 04211972071536 011100030X220102000671 57.67 2021-01-02 2021-01-02
5 BJG11202210443 刘玲 04211972071536 011100030X220102000671 57.67 2021-01-02 NaT
6 BJG11202210443 刘玲 04211972071536 011100030X220102000671 57.67 2022-01-02 NaT
7 BJG11202210443 刘玲 04211972071536 011100030X220104016042 166.63 2020-01-04 2021-01-04
8 BJG11202210443 刘玲 04211972071536 021100020A220111013035 0.00 2022-01-11 NaT
9 BJG11202210443 刘玲 04211972071536 081100030A220105005676 0.00 2022-01-05 NaT
10 BJG11202210443 刘玲 04211972071536 081100030A220105006493 231.09 2020-01-05 NaT
11 BJG11202003263 罕琳琳 01061975060836 011100020A220117005278 396.32 2022-01-17 NaT
12 BJG11202003263 齐静 01021973072519 011100020A220117005278 396.32 2022-01-17 NaT
13 BJG11202003263 齐静 01021973072519 011100020A220117005278 396.32 2022-01-17 NaT
14 BJG11202003263 齐静 01021973072519 011100020A220117005278 396.32 2022-01-17 NaT
15 BJG11202210443 李俊 02831982063006 011100050Y220104008654 0.00 2022-01-04 NaT
16 BJG11202210443 李俊 02831982063006 011100050Y220104008655 35.00 2022-01-04 NaT
17 BJG11202003263 李俊 02831982063006 011100050Y220106008912 0.00 2022-01-06 NaT
18 BJG11202003263 李俊 02831982063006 011100050Y220106008914 35.00 2022-01-06 NaT
19 BJG11202003263 杨海舰 02221987062064 011100050Y220107000858 0.00 2022-01-07 NaT
20 BJG11202003263 杨海舰 02221987062064 011100050Y220107001477 272.90 2022-01-07 NaT
21 BJG11202003263 潘贝贝 01041980070720 011100050Y220107012903 0.00 2022-01-07 NaT
22 BJG11202003263 潘贝贝 01041980070720 011100050Y220107013093 188.00 2022-01-07 2022-01-07
单情况下择优比如我只是择优2021年的数据库，可以这样：
# “空难一月”四支去除成时间并不一定
df['空难一月'] = pd.to_datetime(df['空难一月'])
df['开刀一月'] = pd.to_datetime(df['开刀一月'])
# 提炼造出2021年的数据库
df = df[df['空难一月'].dt.year == 2021]
一月四支不去除的话会报错，必须要去除成时间并不一定无论如何，可以用df.dtpes来提示各URL的数据库并不一定，去除前后对比：
.dt.year是用来提炼造出一月的最迟的，不提炼造出最迟不会报错，只是提炼造出不造出数据库，因为空难一月不止有最迟，还有一月
输入：
学生组织本金号 名字 造出险人证件号码 买入流水号 偿还额度 空难一月 开刀一月
2 BJG11202003263 刘玲 04211972071536 011100030X220102000671 57.67 2021-01-02 2022-01-02
4 BJG11202210443 刘玲 04211972071536 011100030X220102000671 57.67 2021-01-02 2021-01-02
5 BJG11202210443 刘玲 04211972071536 011100030X220102000671 57.67 2021-01-02 NaT
多情况下择优我们首先用造出险人证件号码和空难一月来择优数据库。
比如证件号为04211972071536的和最迟为2022年的择优，因为上会已经把一月去除成时间并不一定了，左边就不重复去除了
# 提炼造出个人资料为04211972071536和最迟为2022年的数据库
df = df[(df['造出险人证件号码']=='04211972071536')Wild(df['空难一月'].dt.year == 2022)]
输入：
学生组织本金号 名字 造出险人证件号码 买入流水号 偿还额度 空难一月 开刀一月
0 BJG11202003263 刘玲 04211972071536 220102000542 0.00 2022-01-02 2022-01-02
1 BJG11202003263 刘玲 04211972071536 220102000565 260.18 2022-01-02 NaT
3 BJG11202003263 刘玲 04211972071536 011100030X220102000671 57.67 2022-01-02 NaT
6 BJG11202210443 刘玲 04211972071536 011100030X220102000671 57.67 2022-01-02 NaT
8 BJG11202210443 刘玲 04211972071536 021100020A220111013035 0.00 2022-01-11 NaT
9 BJG11202210443 刘玲 04211972071536 081100030A220105005676 0.00 2022-01-05 NaT
肯定看，坑来啦：
在单情况下择优的时候，择优情况下直接四支造出来就行了df[df['空难一月'].dt.year == 2021]
而在多情况下择优的时候，就只能加入小仅只号把四支造出的情况下仅只上去无论如何df[(df['造出险人证件号码']=='04211972071536')Wild(df['空难一月'].dt.year == 2022)]
接下来，我们提炼造出个人资料为04211972071536，空难一月为2022年的数据库，如果有开刀一月按造出险一月为准。
# 提炼造出个人资料为04211972071536，空难一月为2022年的数据库，如果有开刀一月按造出险一月为准
df = df[((df['造出险人证件号码']=='04211972071536')Wild(df['开刀一月'].dt.year == 2022))|((df['造出险人证件号码']=='04211972071536')Wild(df['空难一月'].dt.year == 2022))]
输入：
学生组织本金号 名字 造出险人证件号码 买入流水号 偿还额度 空难一月 开刀一月
0 BJG11202003263 刘玲 04211972071536 220102000542 0.00 2022-01-02 2022-01-02
1 BJG11202003263 刘玲 04211972071536 220102000565 260.18 2022-01-02 NaT
2 BJG11202003263 刘玲 04211972071536 011100030X220102000671 57.67 2021-01-02 2022-01-02
3 BJG11202003263 刘玲 04211972071536 011100030X220102000671 57.67 2022-01-02 NaT
6 BJG11202210443 刘玲 04211972071536 011100030X220102000671 57.67 2022-01-02 NaT
8 BJG11202210443 刘玲 04211972071536 021100020A220111013035 0.00 2022-01-11 NaT
9 BJG11202210443 刘玲 04211972071536 081100030A220105005676 0.00 2022-01-05 NaT
肯定，每个除此以外的情况下要仅只上去，一组的情况下还要再仅只上去无论如何。
怎么样，只要理解了择优情况下的设规则，我们就可以用多个情况下来择优自己只想的数据库啦！
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