python - 在 Pandas 的日期列中查找更改

Question

我有一个 pandas 数据框，是根据某些条件进行融化和过滤后得到的，它看起来像这样

 P       D
 A   2018-01-01
 A   2018-01-02
 A   2018-01-03
 B   2018-01-03
 A   2018-01-04
 B   2018-01-04
 A   2018-01-05
 A   2018-01-06
 A   2018-01-07
 B   2018-01-07

从这个数据框，我想制作一些像这样的数据框，

P        D1          D2
A     2018-01-01  2018-01-02
A, B  2018-01-03  2018-01-04
A     2018-01-05  2018-01-06
A, B  2018-01-07      -

从数据中的P列可以看出，从2018-01-01到只有一个值A >2018-01-02，因此我们将结果数据框中的第一行作为 A, 2018-01-01, 2018-01-02

同样，从 2018-01-03 到 2018-01-04 有 A 和 B，因此数据帧中的第二行。

如何在 pandas 中有效地执行此操作？

Answer 1

你可以试试下面的方法:

import pandas as pd
import datetime as dt

#generate dataframe
letters = ['A', 'A', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'A', 'A', 'B']
dates = [dt.date(2018,1,1), dt.date(2018,1,2), dt.date(2018,1,3), dt.date(2018,1,3), dt.date(2018,1,4), dt.date(2018,1,4), dt.date(2018,1,5), dt.date(2018,1,6), dt.date(2018,1,7), dt.date(2018,1,7)]
df = pd.DataFrame(zip(letters, dates), columns = ['P','D'])

#generate date pairs
start_date = df.iloc[0]['D']
end_date = df.iloc[-1]['D']
dates = [start_date + dt.timedelta(days=x) for x in range(0, (end_date-start_date).days, 2)]
date_pairs = zip(dates, [date + dt.timedelta(days=1) for date in dates])

#generate output dataframe
l = []
for date1,date2 in date_pairs:
    p = df[(df['D'] >= date1) & (df['D'] <= date2)]['P'].unique()
    l.append({'P' : p, 'D1' : date1, 'D2' : date2})

out = pd.DataFrame(l)[['P','D1','D2']]
out

输出:

当然，如果您有奇数个日期(如您的示例)，则不会捕获最后一个日期，但如果需要，可以将其附加在末尾。