python - 如何根据 id 和 "original date"范围填充 Pandas 数据框？

Question

我有一个 DataFrame，其中有 1000 行和 100 列，我想在其中转发数据，但按 id 和原始数据(日期范围)分组。我的原始数据的意思是，如果我们有日期 01/01/2020 的 id 1 数据但日期 01/05/2020、02/02/2020 的空值，我想填写 01/05 的数据/2020 但不是 02/02/2020，因为 02/02/2020 不在 30 天内。当我们填充时，它会根据最后的结果填充所有数据。

import pandas as pd
import numpy as np

res= pd.DataFrame({'id':[1,1,1,1,1,2,2],
                   'date':['01/01/2020','01/05/2020','02/03/2020','02/05/2020','04/01/2020','01/01/2020','01/02/2020'],
                   'result':[1.5,np.nan,np.nan,2.6,np.nan,np.nan,6.0]})

res['result1']= res.groupby(['id']).apply(lambda x: x.result.ffill()).reset_index(drop=True)

我得到的结果是:

   id        date  result  result1
0   1  01/01/2020     1.5      1.5
1   1  01/05/2020     NaN      1.5
2   1  02/03/2020     NaN      1.5
3   1  02/05/2020     2.6      2.6
4   1  04/01/2020     NaN      2.6
5   2  01/01/2020     NaN      NaN
6   2  01/02/2020     6.0      6.0

我想要的是:

   id        date  result  result1
0   1  01/01/2020     1.5      1.5
1   1  01/05/2020     NaN      1.5
2   1  02/03/2020     NaN      NaN
3   1  02/05/2020     2.6      2.6
4   1  04/01/2020     NaN      NaN
5   2  01/01/2020     NaN      NaN
6   2  01/02/2020     6.0      6.0

Answer 1

你可以试试 merge_asof

res['date']=pd.to_datetime(res['date'])
res = res.sort_values('date')
res1 = res.dropna(subset=['result']).rename(columns={'result':'result1'})
out = pd.merge_asof(res.reset_index(),res1 , by ='id', on ='date',tolerance = pd.Timedelta(30, unit='d'),direction = 'backward').sort_values('index')
Out[72]: 
   index  id       date  result  result1
0      0   1 2020-01-01     1.5      1.5
3      1   1 2020-01-05     NaN      1.5
4      2   1 2020-02-03     NaN      NaN
5      3   1 2020-02-05     2.6      2.6
6      4   1 2020-04-01     NaN      NaN
1      5   2 2020-01-01     NaN      NaN
2      6   2 2020-01-02     6.0      6.0