我有两个数据帧,如下图所示
df1 = pd.DataFrame({'person_id': [11, 21, 31, 41, 51],
'date_1': ['12/30/1961', '05/29/1967', '02/03/1957', '7/27/1959', '01/13/1971'],
'date_2': ['07/23/2017','05/29/2017','02/03/2015',np.nan,np.nan]})
df2 = pd.DataFrame({'person_id': [11,11,11,21,31],
'visit_id':['A1','A2','A3','B1','B2'],
'date_start': ['01/01/2012', '02/25/2017', '02/03/2015', '07/27/2016', '01/13/2011'],
'date_end': ['05/03/2012','05/29/2017','03/03/2015','08/15/2016','02/13/2011']})
我尝试了以下方法。 我只需要长格式的日期列
df = pd.merge(df1, df2, on='person_id',how='outer')
df = pd.wide_to_long(df, stubnames=['date'], i='person_id', j='grp').sort_index(level=0)
df = df.reset_index(level=1, drop=True).reset_index()
df
但这会提供一个空的数据框。
我想获取每个主题的所有日期,如下所示(2个主题的示例输出)
答案 0 :(得分:2)
这只是melt
和concat
:
(pd.concat([df1.melt('person_id', value_name='dates'),
df2.melt('person_id',value_vars=['date_start','date_end'], value_name='dates')
])
.drop('variable', axis=1)
.sort_values('person_id')
)