python - 将 pandas 数据框中的一些行添加到下一个，然后删除它们

Question

我有一个包含很多列的 pandas 数据框，其中一些列在周末有值。

我现在正尝试删除所有周末行，但需要将我删除的值添加到相应的下周一。

Thu: 4
Fri: 5
Sat: 2
Sun: 1
Mon: 4
Tue: 3

需要成为

Thu: 4
Fri: 5
Mon: 7
Tue: 3

我已经想出如何只对工作日进行切片(使用 df.index.dayofweek)，但在这样做之前想不出一个聪明的聚合方法。

下面是一些虚拟代码:

index = pd.date_range(datetime.datetime.now().date() -
                      datetime.timedelta(20),
                      periods = 20,
                      freq = 'D')

df = pd.DataFrame({
    'Val_1': np.random.rand(20),
    'Val_2': np.random.rand(20),
    'Val_3': np.random.rand(20)
  },
  index = index)

df['Weekday'] = df.index.dayofweek

如有任何帮助，我们将不胜感激!

Answer 1

设置

我包含了一个随机种子

np.random.seed([3, 1415])

index = pd.date_range(datetime.datetime.now().date() -
                      datetime.timedelta(20),
                      periods = 20,
                      freq = 'D')

df = pd.DataFrame({
    'Val_1': np.random.rand(20),
    'Val_2': np.random.rand(20),
    'Val_3': np.random.rand(20)
  },
  index = index)

df['day_name'] = df.index.day_name()

df.head(6)

               Val_1     Val_2     Val_3   day_name
2018-07-18  0.444939  0.278735  0.651676  Wednesday
2018-07-19  0.407554  0.609862  0.136097   Thursday
2018-07-20  0.460148  0.085823  0.544838     Friday
2018-07-21  0.465239  0.836997  0.035073   Saturday
2018-07-22  0.462691  0.739635  0.275079     Sunday
2018-07-23  0.016545  0.866059  0.706685     Monday

---

解决方案

我为周六和周日填写一系列日期，随后是周一。这通过操作在组中使用。

weekdays = df.index.to_series().mask(df.index.dayofweek >= 5).bfill()

d_ = df.groupby(weekdays).sum()
d_

               Val_1     Val_2     Val_3
2018-07-18  0.444939  0.278735  0.651676
2018-07-19  0.407554  0.609862  0.136097
2018-07-20  0.460148  0.085823  0.544838
2018-07-23  0.944475  2.442691  1.016837
2018-07-24  0.850445  0.691271  0.713614
2018-07-25  0.817744  0.377185  0.776050
2018-07-26  0.777962  0.225146  0.542329
2018-07-27  0.757983  0.435280  0.836541
2018-07-30  2.645824  2.198333  1.375860
2018-07-31  0.926879  0.018688  0.746060
2018-08-01  0.721535  0.700566  0.373741
2018-08-02  0.117642  0.900749  0.603536
2018-08-03  0.145906  0.764869  0.775801
2018-08-06  0.738110  1.580137  1.266593

---

比较

df.join(d_, rsuffix='_')

               Val_1     Val_2     Val_3   day_name    Val_1_    Val_2_    Val_3_
2018-07-18  0.444939  0.278735  0.651676  Wednesday  0.444939  0.278735  0.651676
2018-07-19  0.407554  0.609862  0.136097   Thursday  0.407554  0.609862  0.136097
2018-07-20  0.460148  0.085823  0.544838     Friday  0.460148  0.085823  0.544838
2018-07-21  0.465239  0.836997  0.035073   Saturday       NaN       NaN       NaN
2018-07-22  0.462691  0.739635  0.275079     Sunday       NaN       NaN       NaN
2018-07-23  0.016545  0.866059  0.706685     Monday  0.944475  2.442691  1.016837
2018-07-24  0.850445  0.691271  0.713614    Tuesday  0.850445  0.691271  0.713614
2018-07-25  0.817744  0.377185  0.776050  Wednesday  0.817744  0.377185  0.776050
2018-07-26  0.777962  0.225146  0.542329   Thursday  0.777962  0.225146  0.542329
2018-07-27  0.757983  0.435280  0.836541     Friday  0.757983  0.435280  0.836541
2018-07-28  0.934829  0.700900  0.538186   Saturday       NaN       NaN       NaN
2018-07-29  0.831104  0.700946  0.185523     Sunday       NaN       NaN       NaN
2018-07-30  0.879891  0.796487  0.652151     Monday  2.645824  2.198333  1.375860
2018-07-31  0.926879  0.018688  0.746060    Tuesday  0.926879  0.018688  0.746060
2018-08-01  0.721535  0.700566  0.373741  Wednesday  0.721535  0.700566  0.373741
2018-08-02  0.117642  0.900749  0.603536   Thursday  0.117642  0.900749  0.603536
2018-08-03  0.145906  0.764869  0.775801     Friday  0.145906  0.764869  0.775801
2018-08-04  0.199844  0.253200  0.091238   Saturday       NaN       NaN       NaN
2018-08-05  0.437564  0.548054  0.504035     Sunday       NaN       NaN       NaN
2018-08-06  0.100702  0.778883  0.671320     Monday  0.738110  1.580137  1.266593