回答編集履歴
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test
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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。
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- `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)
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- 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)
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- `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。
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[pandasで条件に応じて値を代入（where, mask） | note.nkmk.me](https://note.nkmk.me/python-pandas-where-mask/)
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```Python
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import pandas as pd
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