使用日期值重塑/透视数据

Question

我需要枢转/重塑长格式数据2种方式： 1）添加日期列（月末）并填写数值（总计） 2）添加日期列（月末）并填写日期值（在上一个枢轴中达到“总”值的月日）

我可以用1做

w2ui['my_grid']

但是，尝试使用'date'更改value参数会产生： DataError：没有要聚合的数字类型

我基本上想要两个df，一个是我完成的，另一个是相同格式的，但不是“ TOTAL”值是完成总计的“日期”。

非常感谢您的帮助。

Answer 1

set_index与unstack

这假设['country', 'tr_code', 'EOM']的组合是唯一的，并且如果不是的话将会中断。这就是为什么聚合功能很重要的原因。如果以及何时获得组合的多个观察值，我们需要一个规则。

data.set_index(['country', 'tr_code', 'EOM']).date.unstack()

EOM             2016-01-31 2016-02-28 2016-03-31
country tr_code                                 
fr      10             NaT 2016-02-01        NaT
        20             NaT 2016-02-23        NaT
uk      10      2016-01-12        NaT        NaT
        12             NaT        NaT 2016-03-04
usa     21      2016-01-23        NaT        NaT

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aggfunc / pivot_table

默认的汇总功能为mean，这对于日期没有意义。 first可以。还可以使用ALollz在删除答案中使用的last。

data.pivot_table(
    values='date', index=['country', 'tr_code'], columns='EOM', aggfunc='first')

EOM             2016-01-31 2016-02-28 2016-03-31
country tr_code                                 
fr      10             NaT 2016-02-01        NaT
        20             NaT 2016-02-23        NaT
uk      10      2016-01-12        NaT        NaT
        12             NaT        NaT 2016-03-04
usa     21      2016-01-23        NaT        NaT

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groupby

与pivot_table相同的操作方式少用迷人的方式

data.groupby(['country', 'tr_code', 'EOM']).date.first().unstack()

EOM             2016-01-31 2016-02-28 2016-03-31
country tr_code                                 
fr      10             NaT 2016-02-01        NaT
        20             NaT 2016-02-23        NaT
uk      10      2016-01-12        NaT        NaT
        12             NaT        NaT 2016-03-04
usa     21      2016-01-23        NaT        NaT