Question

我有一个＆＃34;开始日期＆＃34;和＆＃34;结束日期＆＃34;。在任何给定的时间段内，我的目标是找到我有多少客户。如果客户的开始日期在x之前且结束日期在x之后，则客户处于活动状态。我写了一个蛮力版本：

from datetime import datetime
import pandas as pd

#dates of interest
dates = ['2016-01-31','2016-02-29','2016-03-31','2016-04-30','2016-05-31']
dates = [datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d') for x in dates]

#sample records
df = pd.DataFrame( [['A','2016-01-01','2016-04-23'],['B','2016-02-05','2016-04-30'],['C','2016-02-02','2016-05-25']],columns = ['customerId','startDate','endDate'])
df['startDate'] = pd.to_datetime(df['startDate'])
df['endDate'] = pd.to_datetime(df['endDate'])

output = []
#is there a better way to do this?
for currDate in dates:
    record_count = len(df[(df['startDate']<= currDate) & (df['endDate']>= currDate)])
    output.append([currDate,record_count])


output = pd.DataFrame(output, columns = ['date','active count'])

有没有更好的方法来查找每个感兴趣的日期之间有多少客户活跃？现在我只是遍历所有的日期，但这并不是非常感觉到＃pythonic＆＃34;对我来说。

任何想法或帮助都将不胜感激！

Answer 1

一种方法是：

ERROR:  column "nil" does not exist

大熊猫在月末列表的日期之间找到计数

1 个答案: