Question

我有八个月的客户数据，但这几个月不是同一个月，只是他们碰巧和我们在一起的最后几个月。每月费用和罚款存储在行中，但我希望过去八个月中的每一个都是一列。

我有什么：

Customer Amount Penalties Month
123      500    200       1/7/2017
123      400    100       1/6/2017
   ...
213      300    150       1/4/2015
213      200    400       1/3/2015

我想要的是什么：

Customer Month-8-Amount Month-7-Amount ... Month-1-Amount Month-1-Penalties ...
123      500            400                450            300
213      900            250                300            200
...

我尝试了什么：

df = df.pivot(index=num, columns=[amount,penalties])

我收到了这个错误：

ValueError: all arrays must be same length

有没有理想的方法呢？

Answer 1

您可以使用unstack和set_index

执行此操作

# assuming all date is sort properly , then we do cumcount
df['Month']=df.groupby('Customer').cumcount()+1 

# slice the most recent 8 one 
df=df.loc[df.Month<=8,:]# slice the most recent 8 one 

# doing unstack to reshape your df 
s=df.set_index(['Customer','Month']).unstack().sort_index(level=1,axis=1)

# flatten multiple index to one 
s.columns=s.columns.map('{0[0]}-{0[1]}'.format) 
s.add_prefix("Month-")
Out[189]: 
          Month-Amount-1  Month-Penalties-1  Month-Amount-2  Month-Penalties-2
Customer                                                                      
123                  500                200             400                100
213                  300                150             200                400

熊猫相对时间枢轴

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