自上次事件== 1以来如何计算天数?

时间:2019-03-26 08:12:28

标签: python pandas loops

我正在做一个分类问题,其中我试图预测第二天是否会给汽车加油。

数据由日期,每辆汽车的ID和指示该特定日期是否为汽车加油的虚拟变量组成。

我要实现的是“ days_since_refuelled”列。这应该被计算为自最后一次加油以来的天数== 1,并且显然必须针对每个car_id分别计算。如果以前没有加油== 1的实例,则该值应等于-1。

所需的输出应如下所示:

date    car_id     refuelled    days_since_refuelled

01-01-2019    1    0    -1

01-01-2019    2    1    -1

01-01-2019    3    1    -1

06-01-2019    1    0    -1

06-01-2019    2    0    5

06-01-2019    3    0    5

09-01-2019    1    1    -1

09-01-2019    2    0    8

09-01-2019    3    0    8

14-01-2019    1    0    5

14-01-2019    2    1    13

14-01-2019    3    0    13

1 个答案:

答案 0 :(得分:5)

Series.where1的行转换为NaN,然后按每组的ffill转换Series.shift,然后将date列减去{ {3}},最后将时间增量转换为Series.sub,并将缺失的值替换为Series.dt.days

#convert to datetimes
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], dayfirst=True)

df['days_since_refuelled'] = df['date'].where(df['refuelled'].eq(1))
df['days_since_refuelled'] = (df['date'].sub(df.groupby('car_id')['days_since_refuelled']
                                        .apply(lambda x: x.shift().ffill())
                                        )
                                        .dt.days
                                        .fillna(-1)
                                        .astype(int))
print (df)
         date  car_id  refuelled  days_since_refulled  days_since_refuelled
0  2009-01-01       1          0                   -1                    -1
1  2019-01-01       2          1                   -1                    -1
2  2019-01-01       3          1                   -1                    -1
3  2019-01-06       1          0                   -1                    -1
4  2019-01-06       2          0                    5                     5
5  2019-01-06       3          0                    5                     5
6  2019-01-09       1          1                   -1                    -1
7  2019-01-09       2          0                    8                     8
8  2019-01-09       3          0                    8                     8
9  2019-01-14       1          0                    5                     5
10 2019-01-14       2          1                   13                    13
11 2019-01-14       3          0                   13                    13