我有一个时间序列数据框，它包含三列......日期、时间和值，它看起来像这样：
**date** **time** **value**
11.03.2020 1103 5
11.03.2020 0000 10
11.03.2020 0100 6
12.03.2020 0201 8
12.03.2020 0305 7
12.03.2020 0400 4
基本上，时间列每行增加 60 (+-5) 分钟。我想以这样的方式更正我的日期列值：每当时间为 0000 (+-5) 时，日期列的日期部分就会递增 1，直到遇到下一个 0000 (+-5) 时间值，然后它才会递增再次加 1，直到遇到下一个这样的时间值或到达数据帧的末尾。
结果应该是这样的：
**date** **time** **value**
11.03.2020 1103 5
12.03.2020 0000 10
12.03.2020 0100 6
12.03.2020 0201 8
12.03.2020 0305 7
12.03.2020 0400 4
我希望得到一些帮助。谢谢
解析列中的字符串date as datetime
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], dayfirst=True)
创建布尔掩码m通过比较time列与0000，使用布尔索引添加DateOffset of 1 days到日期列中布尔掩码为 true 的值，然后mask and forward fill更新日期列中的值，其中当前日期小于前一个日期
m = df['time'].eq('0000')
df.loc[m, 'date'] += pd.DateOffset(days=1)
df['date'] = df['date'].mask(df['date'].diff().dt.days.lt(0)).ffill()
date time value
0 2020-03-11 1103 5
1 2020-03-12 0000 10
2 2020-03-12 0100 6
3 2020-03-12 0201 8
4 2020-03-12 0305 7
5 2020-03-12 0400 4
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