Question

我的数据框具有以下结构：

 date_today = dt.datetime.now()
 size=20
 df = pd.DataFrame({"usd": pd.Series(np.random.randint(1,100,size))*10,
               "sent": dt.datetime.now(),
               "temp":np.random.randint(0,15, size=size)
              })
df.sent += df.temp.map(dt.timedelta)
df.temp = np.random.randint(10,25, size=size)
df["reminder"] = df.sent + df.temp.map(dt.timedelta)
df.temp = np.random.randint(1,65, size=size)
df["completed"] = df.reminder + df.temp.map(dt.timedelta)
df.loc[df['temp']%3 == 0, ['reminder']] = [""]
df.loc[df['temp']%2 == 0, ['completed']] = [""]
df=df[["usd", "sent", "reminder", "completed"]]

usd是我请求的钱（数字），其他列是日期时间（当我请求时，何时发送提醒以及何时收到钱；最后两个可为空）。我还创建了以下每个月的季度列表：

date_index = []
previous_date=""
for m in range(0,14):
    month = (m%12)+1
    year = m//12
    current_date = dt.date(2019+year, month, 1)
    if previous_date:
        timedelta = current_date-previous_date
        date_index.append(previous_date+1*timedelta/4)
        date_index.append(previous_date+2*timedelta/4)
        date_index.append(previous_date+3*timedelta/4)
    date_index.append(current_date)
    previous_date = current_date

我想获得一个具有以下结构的数据框：

df_result = pd.DataFrame(columns=["date","sent_amount","reminder_amount","completed_amount"])

其中，df_result.date列是从上一个点开始的date_index序列，send_amount是记录的df.amount列的总和，其中df.sent列是

Answer 1

您可以melt数据框，cut将日期划分为date_index的日期范围，然后按变量（已完成/提醒/发送）+日期{{1} }累积sum的金额，然后将其拆散成列，然后usd将其累积起来：

cumsum

输出：

x = df.melt('usd', value_name='date')
x['date'] = pd.cut(x['date'], pd.to_datetime(date_index)).apply(lambda x: x.right)
x['variable'] += '_amount'

df_result = x.dropna().groupby(['variable', 'date'])['usd'].sum().unstack(0, 0).sort_index().cumsum()

print(df_result)

一段时间内的累计总和

1 个答案: