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Python 新手。
我有这个数据:
sample = pd.DataFrame({'CustomerID': ['1', '2', '3', '4', '5', '6'],
'Date': np.random.choice(pd.Series(pd.date_range('2018-01-01',
freq='D', periods=180)), 6),
'Period': np.random.uniform(50, 200, 6),
}, columns=['CustomerID', 'Date', 'Period'])
sample
我想将 'Period'
列添加到 'Date'
列,将每个新日期记录在单独的数据框中,其中包含 CustomerID< 列
和新日期
。但是,我想记录每个新日期(迭代前一个新日期),直到新日期 > 2020 年。
我做了一个函数:
def proj(ids=None):
end = pd.to_datetime('2020-01-01')
for x in ids:
date = projection.loc[projection['CustomerID'] == x, 'Date']
period = projection.loc[projection['CustomerID'] == x, 'Period'])
time_left = end - date
ratio = float(round(time_left.dt.days / period)) # how many times the period fits in time_left
itera = np.arange(1, ratio, 1)
for i in itera:
deltas = [i * period]
df = pd.Series(deltas).map(float).map(dt.timedelta)
pdates = pd.Series((date + df))
pdates = pdates.map(pd.to_datetime)
print(dates)
我显然不仅不知道如何为我的输出创建一个新的数据帧,而且这个函数也只适用于我的一个 CustomerID,而不适用于其他。
我真的很困惑下一步能做什么。
感谢您的帮助。
编辑:作为引用,我希望输出看起来像
output = pd.DataFrame({'CustomerID': ['1', '1', '1', '1', '2', '2', '2'],
'New Date': ['2018-09-28', '2019-01-21', '2019-05-16','2019-09-08',
'2018-09-26', '2019-02-27', '2019-07-31']})
output
最佳答案
对于示例
如下:
CustomerID Date Period
0 1 2018-01-16 152
1 2 2018-06-28 109
2 3 2018-03-07 59
3 4 2018-03-30 172
4 5 2018-01-07 92
5 6 2018-05-22 164
首先,让我们指定一个结束日期,将 Date
转换为 datetime
对象。
from datetime import timedelta
from datetime import datetime
end_date = datetime.strptime('2020-01-01', '%Y-%m-%d')
sample['Date'] = pd.to_datetime(sample['Date'])
现在,我们为每一行创建一个日期列表。
sample['dates'] = sample.apply(lambda x: pd.date_range(start=x['Date'], end=end_date, freq='D')[::x['Period']], axis=1)
简单地展平日期,保留CustomerID
output = sample[['CustomerID', 'dates']].set_index('CustomerID')['dates'].apply(pd.Series).stack().reset_index(name='New Date').drop('level_1',1)
输出:
CustomerID New Date
0 1 2018-01-16
1 1 2018-06-17
2 1 2018-11-16
3 1 2019-04-17
4 1 2019-09-16
5 2 2018-06-28
6 2 2018-10-15
7 2 2019-02-01
8 2 2019-05-21
9 2 2019-09-07
10 2 2019-12-25
11 3 2018-03-07
12 3 2018-05-05
13 3 2018-07-03
14 3 2018-08-31
15 3 2018-10-29
16 3 2018-12-27
17 3 2019-02-24
18 3 2019-04-24
19 3 2019-06-22
20 3 2019-08-20
21 3 2019-10-18
22 3 2019-12-16
23 4 2018-03-30
24 4 2018-09-18
25 4 2019-03-09
26 4 2019-08-28
27 5 2018-01-07
28 5 2018-04-09
29 5 2018-07-10
30 5 2018-10-10
31 5 2019-01-10
32 5 2019-04-12
33 5 2019-07-13
34 5 2019-10-13
35 6 2018-05-22
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