如何给pandas datetime类型日期加天数直到达到指定的25号？

原代码问题分析 #

1. 对date列单独使用apply时，lambda的入参x是单个datetime对象，不是包含date字段的行对象，x['date']的写法会直接报错
2. 逻辑只实现了单次加1天，没有循环累加直到日为25，自然达不到需求
3. 逐行循环的实现方案虽然能跑出正确结果，但数据量较大时效率极低，优先使用pandas向量化操作

场景1：统一调整为当月25号（匹配给出的样例需求） #

无论原日期的日是多少，直接替换为当月25号，实现代码如下：

import pandas as pd

# 先将date列转为datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 直接计算和25号的差值，补到25号
df['date'] = df['date'] + pd.to_timedelta(25 - df['date'].dt.day, unit='d')

运行后输出和预期结果完全一致：

name       date
0    Tom 2021-12-25
1    Sue 2021-11-25
2  Steve 2021-10-25

场景2：原日期超过25号时，向上调整为下个月25号 #

如果需要严格遵循「向上调整」的逻辑，即原日期日>25时取下个月25号，可以用如下实现：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 先算出当月25号
month_25 = df['date'].dt.to_period('M').dt.to_timestamp() + pd.Timedelta(days=24)
# 原日期比当月25号大的，就加一个月
df['date'] = month_25.where(df['date'] <= month_25, month_25 + pd.DateOffset(months=1))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mastrshayk