Pandas 通過在時間戳字段上滾動窗口函數進行分組
用戶287023
我想在按 ID 列分組後添加列中包含的日期和天數。
下面生成一個示例 df：
df = pd.DataFrame(
{
"ID":[1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,3,3,3],
"Date":list(pd.date_range("2018-1-1", "2018-4-10", periods=4)) + list(pd.date_range("2018-6-6", "2018-7-30", periods=3)) + list(pd.date_range("2018-1-1", "2020-1-1", periods=6))
}
)
df['date_intervals'] = df.groupby('ID').Date.diff()
df['new_date_intermediate'] = df.date_intervals.mask(pd.isnull, df['Date'])
這導致此 df： 
按 ID 字段分組，我想要一個累積總和返回日期。
例如，對於 ID = 1，我想要第一行 + 第二行的向量，這將是 2018-01-01 + 33 天，然後是該總和的結果加上第三行，這又增加了 33 天.
貝尼
你可以做 cumsum
df['new_date_intermediate'] = df.groupby('ID')['new_date_intermediate'].apply(lambda x :x.cumsum())
df
ID Date date_intervals new_date_intermediate
0 1 2018-01-01 NaT 2018-01-01 00:00:00
1 1 2018-02-03 33 days 2018-02-03 00:00:00
2 1 2018-03-08 33 days 2018-03-08 00:00:00
3 1 2018-04-10 33 days 2018-04-10 00:00:00
4 2 2018-06-06 NaT 2018-06-06 00:00:00
5 2 2018-07-03 27 days 2018-07-03 00:00:00
6 2 2018-07-30 27 days 2018-07-30 00:00:00
7 3 2018-01-01 NaT 2018-01-01 00:00:00
8 3 2018-05-27 146 days 2018-05-27 00:00:00
9 3 2018-10-20 146 days 2018-10-20 00:00:00
10 3 2019-03-15 146 days 2019-03-15 00:00:00
11 3 2019-08-08 146 days 2019-08-08 00:00:00
12 3 2020-01-01 146 days 2020-01-01 00:00:00
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
编辑于
相关文章
TOP 榜单
- 1
UITableView的项目向下滚动后更改颜色，然后快速备份
- 2
Linux的官方Adobe Flash存储库是否已过时？
- 3
用日期数据透视表和日期顺序查询
- 4
应用发明者仅从列表中选择一个随机项一次
- 5
Mac OS X更新后的GRUB 2问题
- 6
验证REST API参数
- 7
Java Eclipse中的错误13，如何解决？
- 8
带有错误“ where”条件的查询如何返回结果？
- 9
ggplot：对齐多个分面图-所有大小不同的分面
- 10
尝试反复更改屏幕上按钮的位置 - kotlin android studio
- 11
如何从视图一次更新多行（ASP.NET - Core）
- 12
计算数据帧中每行的NA
- 13
蓝屏死机没有修复解决方案
- 14
在 Python 2.7 中。如何从文件中读取特定文本并分配给变量
- 15
离子动态工具栏背景色
- 16
VB.net将2条特定行导出到DataGridView
- 17
通过 Git 在运行 Jenkins 作业时获取 ClassNotFoundException
- 18
在Windows 7中无法删除文件（2）
- 19
python中的boto3文件上传
- 20
当我尝试下载 StanfordNLP en 模型时，出现错误
- 21
Node.js中未捕获的异常错误，发生调用
我来说两句