在Python Pandas中基于DataFrame中的日期进行值计算？
传闻154
我有带有客户协议的DataFrame，如下所示：
rng = pd.date_range('2020-12-01', periods=5, freq='D')
df = pd.DataFrame({ "ID" : ["1", "2", "1", "2", "2"],
"value" : [100, 200, 300, 400, 500],
"status" : ["active", "finished", "active", "finished", "active"],
"Date": rng})
而且我需要根据上述df创建一个新的DataFrame并进行计算：
- New1 =状态为“有效”的最后一个协议的值
- New2 =状态为“完成”的最后一个协议的值
为了更精确，我需要创建如下的df：
耶斯列尔
使用DataFrame.sort_values通过这两列DataFrame.pivot_table与聚合函数last：
df = (df.sort_values(['ID','Date'])
.pivot_table(index='ID', columns='status', values='value', aggfunc='last')
.rename(columns={'active':'New1','finished':'New2'})[['New1','New2']]
.reset_index()
.rename_axis(None,axis=1)
)
print (df)
ID New1 New2
0 1 300.0 NaN
1 2 500.0 400.0
如果按组对日期时间进行排序，则解决方案会更简单：
df = (df.pivot_table(index='ID', columns='status', values='value', aggfunc='last')
.rename(columns={'active':'New1','finished':'New2'})[['New1','New2']]
.reset_index()
.rename_axis(None,axis=1)
)
print (df)
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