pythonでpandasを使用し、csvファイルの列の内容を読み取り、それに応じた値を格納した列を新しく追加したい

Question

前提・実現したいこと

csvファイルからデータを取得し、csvファイルの中を読み取り、その内容に新たな値を追加した列を追加したいです。
以下のようなcsvファイルがあります。

product　type　Product-date
daifuku wet 2020-10-07
senbei dry 2020-9-29
...
monaka wet 2020-09-23
dango wet 2020-10-01
okaki dry 2020-10-02

新たに消費期限(limit-date)という列を作成し、
このtypeがdryだった場合は、product-dateに二週間追加した値を、
wetだった場合には１週間追加した値を格納したいです。
また、csvファイルはデータ量が多く、１万行ほどあります。

実現したいこと
product　type　Product-date limit-date
daifuku wet 2020-10-07 2020-10-14
senbei dry 2020-09-29 2020-10-13
...
monaka wet 2020-09-23 2020-09-30
dango wet 2020-10-01 2020-10-08
okaki dry 2020-10-02 2020-10-16

発生している問題・エラーメッセージ

sys:
file.py:11;SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
 df['limit-date'][index] = '-'

該当のソースコード

import csv
import datetime
import pandas as pd

try:
    df = pd.read_csv(file)
      df= df.assign(limit-date = 0)

      for index, row in df.terrows():
         if df['type'][index] != 'wet' or df['type'][index] != 'dry':
           df['limit-date'][index] = '-'
         else :
            if df['type'][index] = 'wet':
               df['limit-date'][index] = datetime.datetime.strptime(df['product-date'][index])+ datetime.timedelta(days = 7)
            elif  df['type'] != 'dry' :
               df['limit-date'][index] = datetime.datetime.strptime(df['product-date'][index])+ datetime.timedelta(days = 14)

      df.to_csv('to_csv_out_a.csv', mode='w')

試したこと

書き換えて試しましたが、不明です。
また、上記エラー文を吐いて固まります。

プログラミング初心者でpandasも初めて使用するため、
DateFrameについても、全体的についても理解が足りず、試行錯誤してますorz。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python 3.5
pandas 1.1.3

Comments

[meg_]

｢発生している問題｣はエラーですか？エラーの種類も不明ですし、エラー発生箇所も不明です。他にもエラーメッセージがあれば全文掲載してください。

[_nyanco_]

失礼しました、エラー文が一文が抜けていたので追記しました。
このエラー文のみ表示され、固まるのでこれ以上何が起こっているのか不明な状態です。。。

Answer 1

説明のために直接コードに書いたCSVデータを読み込む処理を書いていますので、その部分はあなたのコードではCSVファイルを読み込むように書き換えてください。

• read_csvでCSVファイルを読み込む。その際、parse_datesを指定することで、Product-dateの値がdatetime64値になる。文字列のままだと、統一されていない書き方で問題が起こるかもしれない(月の9と09など)
• データフレームにlimit-dateの列を追加する。assignやinsertを使ってもいいが、末尾に追加するだけなら、df['limit-date'] = pd.NaTが簡単。pd.natは、pandasに用意された日時用の欠損値(Not a Time)
• typeの値に応じて、limit-dateの列の値を更新する。locを使って条件に合う行のtime-limitの列だけを書き換えている。詳細は以下のリンク先の記事を参照。

pandasで条件に応じて値を代入（where, mask） | note.nkmk.me

import pandas as pd
import io
import datetime

txt = """
product,type,Product-date
daifuku,wet,2020-10-07   
senbei,dry,2020-9-29
nyanko,,2020-02-22
monaka,wet,2020-09-23
dango,wet,2020-10-01
okaki,dry,2020-10-02
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(txt), parse_dates=['Product-date'])
# print(df)

df['limit-date'] = pd.NaT
# print(df)

df.loc[df['type'] == 'wet', 'limit-date'] = df['Product-date'] + datetime.timedelta(days=7)
df.loc[df['type'] == 'dry', 'limit-date'] = df['Product-date'] + datetime.timedelta(days=14)
print(df)

   product type Product-date limit-date
0  daifuku  wet   2020-10-07 2020-10-14
1   senbei  dry   2020-09-29 2020-10-13
2   nyanko  NaN   2020-02-22        NaT
3   monaka  wet   2020-09-23 2020-09-30
4    dango  wet   2020-10-01 2020-10-08
5    okaki  dry   2020-10-02 2020-10-16

Comments

[_nyanco_]

出来ました！！ありがとうございます。
恥ずかしながら、locを知らず、勉強になりました。
また、他の箇所についてもコメントありがとうございます。
大変参考になります。
自分のコードの甘さが気になり、、、もっと勉強しようと思います。