回答編集履歴
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手順が少ない方法を追記
answer
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@@ -24,4 +24,18 @@
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サンプルデータがないのでなんとも言えませんが、forが遅さの原因だと思いました。
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forを使用しなくても、`cv_date`との計算や最低値を`1(True)`その他を`0(False)`はこのように可能だと思います。
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forを使用しなくても、`cv_date`との計算や最低値を`1(True)`その他を`0(False)`はこのように可能だと思います。
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```python
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# 読み込み等は上記と一緒
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df = df.loc[cv,:].apply(lambda x:pd.to_datetime(x, errors='coerce')).copy() # cv_dateが有効な行を抽出すると共に、datetime型にデータを変更したデータフレームを作成
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cols=df.columns.drop('cv_date') # cv_date以外の列名
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# cv_dateとの差が一番小さい ＝ その日付が一番大きい ということで、
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# 日付の最大値と比較した結果とcv_dateを結合してデータフレームを戻している
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pd.concat([df.loc[:,cols].apply(lambda x: x == np.max(x) ,axis=1),df['cv_date']],axis=1)
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のほうが手順が少ないですね。
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