使用pandas如何基于其他列的不同条件新增财政年度（FY）列

实现方案（基于pandas环境） #

直接按以下步骤操作即可得到你要的结果：

• 先将Date列转换为datetime格式，方便提取年月数值
• 按照财年规则计算：月份大于等于7时，财年年份为实际年份+1，否则等于实际年份
• 取财年年份的后两位，拼接前缀FY生成目标列

import pandas as pd

# 请先替换下方代码为你自己的原始DataFrame定义
df = pd.DataFrame([
    ["04/21/2019", "April"],
    ["07/03/2019", "July"],
    ["01/05/2018", "January"],
    ["09/23/2019", "September"]
], columns=["Date", "Month"])

# 转换日期格式
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%m/%d/%Y')

# 生成FY列，用向量化运算效率更高，适合大数据量场景
df['fy_year'] = df['Date'].dt.year + (df['Date'].dt.month >= 7).astype(int)
df['FY'] = 'FY' + df['fy_year'].astype(str).str[-2:]

# 不需要的中间列可以删除
df = df.drop(columns=['fy_year'])

运行后输出的df就完全匹配你给出的期望结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者alwayzconfused