python - Pandas 根据另一列的条件申请

我希望根据另一列中的条件调整一列的值。

我正在使用 np.busday_count，但我不希望周末值表现得像星期一(星期六到星期二有 1 个工作日，我希望它是 2)

dispdf = df[(df.dispatched_at.isnull()==False) & (df.sold_at.isnull()==False)]

dispdf["dispatch_working_days"] = np.busday_count(dispdf.sold_at.tolist(), dispdf.dispatched_at.tolist())

for i in range(len(dispdf)):
    if dispdf.dayofweek.iloc[i] == 5 or dispdf.dayofweek.iloc[i] == 6:
        dispdf.dispatch_working_days.iloc[i] +=1

样本:

            dayofweek   dispatch_working_days
    43159   1.0 3
    48144   3.0 3
    45251   6.0 1
    49193   3.0 0
    42470   3.0 1
    47874   6.0 1
    44500   3.0 1
    43031   6.0 3
    43193   0.0 4
    43591   6.0 3

预期成绩:

        dayofweek   dispatch_working_days
43159   1.0 3
48144   3.0 3
45251   6.0 2
49193   3.0 0
42470   3.0 1
47874   6.0 2
44500   3.0 1
43031   6.0 2
43193   0.0 4
43591   6.0 4

目前我正在使用这个 for 循环将工作日添加到星期六和星期日值。很慢!

我可以使用矢量化来加快速度吗？我尝试使用 .apply 但无济于事。

最佳答案

很确定这有效，但有更优化的实现:

def adjust_dispatch(df_line):
    if df_line['dayofweek'] >= 5:
        return df_line['dispatch_working_days'] + 1
    else:
        return df_line['dispatch_working_days']

df['dispatch_working_days'] = df.apply(adjust_dispatch, axis=1)