Question

我从一个有三列的数据库中查询Pandas dataframe。开始日期，结束日期和人员。数据可能没有多大意义，但只是一个简化的例子。

    startdate     enddate person
0  2016-01-01  2016-01-02      A
1  2016-01-03  2016-01-03      A
2  2016-01-01  2016-01-01      B
3  2016-01-02  2016-01-02      B

在给定的日期范围内，我想了解每个人dataframe中的条目所涵盖的日期。我认为要创建numpy array，其长度等于该范围内的天数。如果该特定日落在该范围内，则该数组中该索引的值设置为1，否则为0.然后我可以使用groupby和lambda函数展平。

因此，鉴于上述数据框以及2016-01-01到2016-01-03的日期范围，最终结果将为：

       date_binary
person            
A        [1, 1, 1]
B        [1, 1, 0]

我已经能够计算出一些代码（groupby部分），但我不确定如何从日期范围转到数组。所以在下面的完整示例中，我只是硬编码了转换后的数据帧。我想，我本可以在问题的部分问一个更简单的问题，但我知道Pandas通常有一种非常紧凑的方式来处理事情，所以我甚至发布了工作部分。

import pandas as pd
from datetime import datetime
import numpy as np
# initial dataset
df = pd.DataFrame(data=[['2016-01-01', '2016-01-02', 'A'],
                        ['2016-01-03', '2016-01-03', 'A'],
                        ['2016-01-01', '2016-01-01', 'B'],
                        ['2016-01-02', '2016-01-02', 'B']],
                  columns=['startdate', 'enddate', 'person'])

# convert columns to dates
df['startdate']= pd.to_datetime(df['startdate'],  format='%Y-%m-%d')
df['enddate']= pd.to_datetime(df['enddate'],  format='%Y-%m-%d')

# define period for which the matrix should be created
start_date = datetime(month=01, day=1, year=2016)
end_date = datetime(month=1, day=10, year=2016)


######################
# Unsure how to do this 
#####################

# what the dataframe should look like
df = pd.DataFrame(data=[[[1, 1, 0], 'A'],
                         [[0, 0, 1], 'A'],
                         [[1, 0, 0], 'B'],
                         [[0, 1, 0], 'B']],
                  columns=['date_binary', 'person'])

# flatten by person
df = df.groupby('person').aggregate(lambda x: tuple(x))

# take the max value
df.date_binary = df.date_binary.apply(lambda x: np.array([max(i) for i in zip(*x)]))

print df

Answer 1

我认为apply可以通过reindex date_range自定义功能，返回new_index和indexer。最后需要将indexer值-1替换为0，将另一个值替换为1 numpy.where：

# define period for which the matrix should be created
start_date = datetime(month=1, day=1, year=2016)
end_date = datetime(month=1, day=3, year=2016)

dr = pd.date_range(start_date, end_date) 

def f(x):
    arr = pd.date_range(x.startdate, x.enddate).reindex(dr)[1]
    return pd.Series([np.where(arr == -1, 0, 1)])

df['date_binary'] = df.apply(f, axis=1)
df = df[['date_binary', 'person']]
print (df)
  date_binary person
0   [1, 1, 0]      A
1   [0, 0, 1]      A
2   [1, 0, 0]      B
3   [0, 1, 0]      B

隐藏日期范围到Numpy数组作为Pandas中Groupby的一部分

1 个答案: