Pandas为DataFrame添加ISO周数列后其他新增列内容消失问题咨询

• 首先是try块覆盖范围过大：三个字段的赋值操作放在同一个try块中，只要任意一个操作报错（比如某行PHOTO Date为空、Sales Date为空，调用方法时触发异常），整行的三个字段都会进入except分支被统一设为空，哪怕IN Date是正常可计算的，也会被覆盖为空值。你之前单独计算IN ISO时只有一个操作，触发异常的概率低，仅IN Date为空的行会被设为空，所以运行正常。
• 其次是异常分支列名写错：except分支中你赋值的列是FullTT ISO，而你实际要新增的是PHOTO ISO，即便异常触发，PHOTO ISO列也不会被正确赋值。
• 最后大概率存在日期列类型不统一的问题：空值的单元格可能是字符串类型而非datetime类型，调用isocalendar()或者做日期减法时直接报错。

方案1：推荐使用pandas向量化操作（性能更高，代码更简洁） #

首先统一将所有日期列转换为datetime格式，空值转为NaT，再直接用pandas内置方法批量计算：

import pandas as pd
from datetime import date

# 第一步：统一转换所有日期列为datetime格式，自动处理空值为NaT
date_cols = ['IN Date', 'Inspection Date', 'PHOTO Date', 'Sales Date', 'Invoiced Date']
for col in date_cols:
    # dayfirst=True 适配你表格中日/月/年的日期格式
    TimeETA[col] = pd.to_datetime(TimeETA[col], dayfirst=True, errors='coerce')

today = date.today()

# 第二步：批量计算所需字段，空值自动填充为空字符串
TimeETA['IN ISO'] = TimeETA['IN Date'].dt.isocalendar().week.fillna('').astype(object)
TimeETA['PHOTO ISO'] = TimeETA['PHOTO Date'].dt.isocalendar().week.fillna('').astype(object)
TimeETA['Sold WIP Days'] = (today - TimeETA['Sales Date']).dt.days.fillna('').astype(object)

方案2：如果坚持使用for循环，拆分异常捕获范围 #

每个字段的计算单独做异常捕获，避免单个操作报错影响其他字段的正常计算，同时修正异常分支的列名：

from datetime import date

today = date.today()    
for i in range(len(TimeETA)):
    # 单独计算IN ISO
    try:
        TimeETA.loc[i, 'IN ISO'] = TimeETA.loc[i, 'IN Date'].isocalendar()[1]
    except:
        TimeETA.loc[i, 'IN ISO'] = ''
    # 单独计算PHOTO ISO
    try:
        TimeETA.loc[i, 'PHOTO ISO'] = TimeETA.loc[i, 'PHOTO Date'].isocalendar()[1]
    except:
        TimeETA.loc[i, 'PHOTO ISO'] = ''
    # 单独计算Sold WIP Days，只保留天数数值
    try:
        TimeETA.loc[i, 'Sold WIP Days'] = (today - TimeETA.loc[i, 'Sales Date']).days
    except:
        TimeETA.loc[i, 'Sold WIP Days'] = ''

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CarMan21