python - 在 python pandas 中用下一行的 Start_date 填充 End_date 列

Question

我有一个如下的数据框(缓慢改变维度)。我想用键列标识的特定组的下一行 start_dt 填充 end_dt 列。

Key start_dt   end_dt
1   25-05-2019 NA
1   30-06-2019 NA
1   15-07-2019 NA
2   17-07-2019 NA
2   15-07-2019 NA

我希望为 end_dt 填充数据，如下所示。

Key start_dt   end_dt
1   25-05-2019 30-06-2019
1   30-06-2019 15-07-2019
1   15-07-2019 NA
2   17-07-2019 NA
2   15-07-2019 17-07-2019

我尝试过的内容如下。在按 start_dt 升序排序后，我为每个键组生成了一个以 2 开头的序列。然后创建一个具有 start_dt 和相同键列的新数据框，然后根据 start_dt 对它们进行排序，然后为从 1 开始的键组创建一个序列。

然后将这两个数据框与序列列连接起来。请帮忙寻找最佳解决方案。

df.sort_values(['start_dt'],ascending=[True],inplace=True)
df['seq'] = df.groupby(['key']).cumcount() + 2

temp= pd.DataFrame(df)
temp.sort_values(['start_dt'],ascending=[True],inplace=True)
temp=temp.rename(columns = {'start_dt':'end_dt'})
temp['seq'] = temp.groupby(['key']).cumcount() + 1

df = pd.merge(df, temp[['key','seq','end_dt']],how='left', on=['key','seq'])

Answer 1

看来你首先需要 sort_values通过Key和start_dt，然后您可以使用 GroupBy和 shift分配以下start_dt:

df = df.sort_values(['Key', 'start_dt'])
df['end_dt'] = df.groupby('Key').start_dt.shift(-1)

print(df.reset_index(drop=True))

    Key    start_dt      end_dt
0    1  15-07-2019  25-05-2019
1    1  25-05-2019  30-06-2019
2    1  30-06-2019         NaN
3    2  15-07-2019  17-07-2019
4    2  17-07-2019         NaN