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我有过去八个月的客户数据,但是这几个月不是同一个月,只是他们恰好在我们这里的最后几个月。月费和罚款存储在行中,但我希望过去八个月中的每一个月都是一列。
我有什么:
Customer Amount Penalties Month
123 500 200 1/7/2017
123 400 100 1/6/2017
...
213 300 150 1/4/2015
213 200 400 1/3/2015
我想要的:
Customer Month-8-Amount Month-7-Amount ... Month-1-Amount Month-1-Penalties ...
123 500 400 450 300
213 900 250 300 200
...
我尝试过的:
df = df.pivot(index=num, columns=[amount,penalties])
我遇到了这个错误:
ValueError: all arrays must be same length
有什么理想的方法可以做到这一点吗?
最佳答案
您可以使用 unstack
和 set_index
# assuming all date is sort properly , then we do cumcount
df['Month']=df.groupby('Customer').cumcount()+1
# slice the most recent 8 one
df=df.loc[df.Month<=8,:]# slice the most recent 8 one
# doing unstack to reshape your df
s=df.set_index(['Customer','Month']).unstack().sort_index(level=1,axis=1)
# flatten multiple index to one
s.columns=s.columns.map('{0[0]}-{0[1]}'.format)
s.add_prefix("Month-")
Out[189]:
Month-Amount-1 Month-Penalties-1 Month-Amount-2 Month-Penalties-2
Customer
123 500 200 400 100
213 300 150 200 400
关于python - Pandas 相对时间轴,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50136563/
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