将VBA脚本转换为Python脚本

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我正在尝试将一些VBA脚本转换为Python脚本，我一直在努力解决一些问题，因为结果似乎与Excel文件给出的结果不同。我有一个这样的数据框架例子。

|Name    |  A_Date    |
_______________________
|RAHEAL  |  04/30/2020|
|GIFTY   |  05/31/2020|
||ERIC   |  03/16/2020|
|PETER   |  05/01/2020|
|EMMANUEL|  12/15/2019| 
|BABA    |  05/23/2020|
我想实现这个结果（VBA脚本的结果）。
|Name    |  A_Date    | Sold
__________________________________
|RAHEAL  |  04/30/2020| No
|GIFTY   |  05/31/2020| Yes
||ERIC   |  03/16/2020| No
|PETER   |  05/01/2020| Yes
|EMMANUEL|  12/15/2019| No
|BABA    |  05/23/2020| Yes
通过转换这个VBA脚本。
Range("C2").Select
    Selection.Value = _
        "=IF(RC[-1]>=(INT(R2C2)-DAY(INT(R2C2))+1),""Yes"",""No"")"
    Selection.AutoFill Destination:=Range("C2", "C" & Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).Row)
    Range("C1").Value = "Sold"
    ActiveSheet.Columns("C").Copy
    ActiveSheet.Columns("C").PasteSpecial xlPasteValues
Simply :=IF(B2>=(INT($B$2)-DAY(INT($B$2))+1),"Yes","No")
To this Python script:
sales['Sold']=np.where(sales['A_Date']>=(sales['A_Date'] - pd.to_timedelta(sales.A_Date.dt.day, unit='d'))+ timedelta(days=1),'Yes','No') 
但我一直得到一个 "是 "的答案....，谁能帮我找出我可能犯了某种错误的地方？


           
            
             
              
               为什么不试试自动转换器？这就是我首先要尝试的，然后看看它是否有效，也许可以清理一下代码。


           
            
             
              
               @wamster 你能推荐一下外面的好东西吗？


           
            
             
              
               对不起，我没有这方面的经验，但在谷歌上快速搜索后发现
               
                this
               
               可能符合你的要求。最主要的是要确保它最近被更新了，而这个已经被更新了。否则，如果它是5年前的，它可能会转换为Python2。


           
            
             
              
               你的VBA引用的是L列，但你的数据框架最初只有2列。而且你的VBA公式与你的Excel公式不一致。如果你的Excel公式是正确的，那么你的第一个期望输出的Sold值是错误的。

vba


          
           
            
             import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name':['RAHEAL','GIFTY','ERIC','PETER','EMMANUEL','BABA'],
                   'A_Date':['04/30/2020','05/31/2020','03/16/2020',
                             '05/01/2020','12/15/2019','05/23/2020']})
df['A_Date'] = pd.to_datetime(df['A_Date'])
print(df)
df['Sold'] = df['A_Date'] >= df['A_Date'].iloc[0].replace(day=1)
df['Sold'] = df['Sold'].map({True:'Yes', False:'No'})
print(df)
output:
       Name     A_Date
0    RAHEAL 2020-04-30
1     GIFTY 2020-05-31
2      ERIC 2020-03-16
3     PETER 2020-05-01
4  EMMANUEL 2019-12-15
5      BABA 2020-05-23
       Name     A_Date Sold
0    RAHEAL 2020-04-30  Yes
1     GIFTY 2020-05-31  Yes
2      ERIC 2020-03-16   No
3     PETER 2020-05-01  Yes
4  EMMANUEL 2019-12-15   No
5      BABA 2020-05-23  Yes
If I read the formula right - if A_Date value >= 04/01/2020 (i.e. first day of month for date in B2), so RAHEAL should be Yes too
我不知道你是否注意到（以及是否有意这样做），但如果A_Date值有一个小数部分（即时间），当你计算每月1日的值时，就会有误差。如果B2中的时间是上午10:00，当你计算切割值时，它将是04/1/2020 10:00。然后如果你有另一个值，比如说04/01/2020 09:00，它将被评估为False/No。这也是在你的Excel公式中的工作方式。
编辑（2021年1月12日）。注意，列A_Date中的数值是datetime.datetime或datetime.date的类型。据推测，它们是在读取Excel文件时或事后明确转换的。


           
            
             
              
               
                
                 @QHarr, 根据使用
                 
                  DAY
                 
                 的公式我假设它在Excel中是一个Date，但无论如何，我都会在数据框架中把它（我也这么做了）转换成
                 
                  datetime
                 
                 对象。如果愿意的话，他们总是可以将其转换为
                 
                  str
                 
                 。


           
            
             
              
               
                
                 @YasserKhalil 如果不看你的代码，就很难判断你的问题是什么。我所展示的是我的代码和输出。如果你能分享一些代码和完整的跟踪记录。注意，
                 
                  A_Date
                 
                 列的值是
                 
                  datetime.datetime
                 
                 或
                 
                  datetime.date
                 
                 对象，而不是
                 
                  str
                 
                 。我使用
                 
                  datetime.datetime.replace()


           
            
             
              
               
                
                 @YasserKhalil，检查
                 
                  stackoverflow.com/q/28133018/4046632
                 
                 我编辑了我的答案，明确提到了这一点。


           
            
             
              
               
                
                 @YasserKhalil，你是对的，
                 
                  iloc(0)
                 
                 将返回列的第一个值（即索引0）（见
                 
                  this
                 
                 ).他们想从excel转换的公式是$B$2（B1单元格是标题）。【替换代码1- 在我之前的评论中，有一个链接。


           
            
             
              
               
                
                 @YasserKhalil，是的，它可以用一行完成，但它的可读性较差，而可读性是很重要的。在慢动作中跟随代码会更容易，而不是单行的。至少这也是我为什么要分行做的原因。


          
           
            
             
              
               
                非常尴尬的是，我没有看到buran给出的简单优雅的解决方案+。我做了更多的字面翻译。
               
               
                
                 first_date.toordinal() - 693594
                
                是你初始日期的整数日期值，
                
                 current_date.toordinal() - 693594
                
                是日期列当前迭代的整数日期值。我将
                
                 apply
                
                的单元格公式逻辑转换为每个
                
                 A_Date
                
                的行值并输出为相应的
                
                 Sold
                
                的列值。
               
               import pandas as pd
from datetime import datetime
def is_sold(current_date:datetime, first_date:datetime, day_no:int)->str:
    # use of toordinal idea from @rjha94 https://stackoverflow.com/a/47478659
    if current_date.toordinal() - 693594 >= first_date.toordinal() - 693594 - day_no + 1:
        return "Yes" 
    else:
        return "No"
sales = pd.DataFrame({'Name':['RAHEAL','GIFTY','ERIC','PETER','EMMANUEL','BABA'],