Untitled
unknown
plain_text
2 years ago
651 B
11
Indexable
#создай здесь свой индивидуальный проект!
print("bdate -", df.bdate.unique())
# '23.4.1990', '03.05'...
def change_bdate(row):
# с датами работать будем так - берем год и вычитаем его и текущего года
# рез-т переводим в int ('23.4.1990' -> '1990' -> 2023 - 1990 -> 2023 - 1990 -> 33, заменяем исходную дату
bdate = row['bdate'].split('.')
if len(bdate) == 3:
row['bdate'] = 2023 - int(bdate[2]))
else:
row['bdate'] = np.nan
return row
df = df.apply(change_bdate, axis = 1)
Editor is loading...