标签：pandas loops iteration min python
我有一个数据框,其中有一些记录的开始和结束日期：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Key': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B' ],
'StartDate': ['01/01/2015', '01/01/2016', '06/01/2016','10/01/2017',
'01/01/2015', '01/01/2016', '07/15/2016','10/01/2017'],
'EndDate': ['12/30/2015', '05/31/2016', '09/30/2017', '12/31/2018',
'12/30/2015', '05/31/2016', '09/30/2017', '12/31/2018']})
df = df[['Key', 'StartDate', 'EndDate']]
print(df)
我的输出如下所示：
Key StartDate EndDate
0 A 01/01/2015 12/30/2015
1 A 01/01/2016 05/31/2016
2 A 06/01/2016 09/30/2017
3 A 10/01/2017 12/31/2018
4 B 01/01/2015 12/30/2015
5 B 01/01/2016 05/31/2016
6 B 07/15/2016 09/30/2017
7 B 10/01/2017 12/31/2018
我需要知道每个键的最早开始日期和最晚结束日期.
我做到了(请让我知道是否有更好的方法可以做到这一点)：
df_start = df.groupby('Key')['StartDate'].min().reset_index(name = 'StartDate')
df_end = df.groupby('Key')['EndDate'].max().reset_index(name = 'EndDate')
final = pd.merge(df_start, df_end, on = 'Key', how = 'left')
print(final)
这给了我这个输出：
Key StartDate EndDate
0 A 01/01/2015 12/31/2018
1 B 01/01/2015 12/31/2018
现在,如果您查看原始数据框中的键“ B”,您将看到第5行的结束日期是2016年5月31日,第6行的开始日期是2016年7月15日,因此这些记录是不连续.日期间隔为1.5个月.如果日期中断超过3天,则仅需要返回连续记录的最早开始日期,因此在这种情况下,所需的输出将是：
Key StartDate EndDate
0 A 01/01/2015 12/31/2018
1 B 07/15/2016 12/31/2018
我一直在尝试使用“ shift”方法来计算每行的开始日期和上一行的结束日期之间的天数,但是不确定我是否朝着正确的方向前进.我要遍历行吗？我的数据框中有成千上万的记录.
最有效的方法是什么？谢谢.
解决方法:
好的,您需要为定义的连续记录创建一个标记,然后groupby并删除重复项：
df['StartDate'] = pd.to_datetime(df['StartDate'])
df['EndDate'] = pd.to_datetime(df['EndDate'])
consec = (df.groupby('Key').apply(lambda x: x.StartDate - x.EndDate.shift(1) >= pd.Timedelta('3 day'))
.cumsum().reset_index(drop=True))
(df.groupby(['Key',consec])
.agg({'StartDate':'min','EndDate':'max'})
.reset_index()
.drop_duplicates('Key', keep='last')
.drop('level_1', axis=1))
输出：
Key StartDate EndDate
0 A 2015-01-01 2018-12-31
2 B 2016-07-15 2018-12-31
标签：pandas,loops,iteration,min,python 来源： https://codeday.me/bug/20191025/1927816.html
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