ORを使用して2つの列に基づいてデータフレームをフィルタリングする

debugcn 投稿 Dev

シェナニゲーター

ユーザー属性の更新時間を短縮するために、データフレームをフィルタリングする必要があります。

+----------+------------+------------+
| userCol1 |  dateCol1  |  dateCol2  |
+----------+------------+------------+
| user1    | 2020-01-16 | 2019-12-30 |
| user2    | 2019-10-31 | 2020-01-12 |
| user3    | 2019-08-15 | 2019-09-30 |
| user4    | 2019-08-25 | NaN        |
+----------+------------+------------+

上記はデータフレームの例です。私はどちらかの最新の日付ことをすべてのユーザーのためにそれをフィルタリングする必要がありますdatecol1かdatecol2 is <= today-90 days。上記の例では、上記データフレームをもたらすはずであるuser2とuser4処理のためのデータフレームに残さ。

私が書いたコード（そしてテストしていないので、それが機能するかどうかはわかりません）は、データフレームをフィルタリングせず、代わりに全体をループしようとします。これがコードです。

 for row in df3.itertuples() :
     print(row.username)
     print(row.Password_Last_Set)
     print(row.Password_Last_forgot)
     if row.Password_Last_Forgot is 'NaN' and row.Password_Last_Set <= today.timedelta(days=90) :
         print('password expired based on last set, no forgot passwords')
     elif row.Password_Last_Forgot is not 'NaN' and row.Password_Last_Forgot > row.Password_Last_Set and row.Password_Last_Forgot <= today.timedelta(days=90) :
         print('password expired based on last forgot')
      elif row.Password_Last_Forgot is not 'NaN' and row.Password_Last_Forgot < row.Password_Last_Set and row.Password_Last_Set <= today.timedelta(days=90) :
         print('password expired based on last set')

ユーザーをループして残りのユーザーに対してアクションを実行する前に、どのようにフィルタリングできますか？

ジェズリール

使用boolean indexingしてmax、最新の日時について：

df[['dateCol1','dateCol2']] = df[['dateCol1','dateCol2']].apply(pd.to_datetime)

cols = ['dateCol1','dateCol2']
df1 = df.loc[df[cols].max(axis=1)<=pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(90, unit='d'), 'userCol1']
print (df1)
2    user3
3    user4
Name: userCol1, dtype: object

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