回答編集履歴
1
手順が少ない方法を追記
test
CHANGED
|
@@ -51,3 +51,31 @@
|
|
|
51
51
|
|
|
52
52
|
|
|
53
53
|
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。
|
|
54
|
+
|
|
55
|
+
|
|
56
|
+
|
|
57
|
+
```python
|
|
58
|
+
|
|
59
|
+
# 読み込み等は上記と一緒
|
|
60
|
+
|
|
61
|
+
|
|
62
|
+
|
|
63
|
+
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
|
|
64
|
+
|
|
65
|
+
|
|
66
|
+
|
|
67
|
+
cols=df.columns.drop('cv_date') # cv_date以外の列名
|
|
68
|
+
|
|
69
|
+
|
|
70
|
+
|
|
71
|
+
# 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、
|
|
72
|
+
|
|
73
|
+
# 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
|
|
74
|
+
|
|
75
|
+
pd.concat([df.loc[:,cols].apply(lambda x: x == np.max(x) ,axis=1),df['cv_date']],axis=1)
|
|
76
|
+
|
|
77
|
+
```
|
|
78
|
+
|
|
79
|
+
|
|
80
|
+
|
|
81
|
+
のほうが手順が少ないですね。
|