我有一个与此类似的数据框(除了Visit
和Deliv
列的数量上升到Visit_84
和Deliv 84
之外,并且有几百个客户端-我在这里简化了)
Client Visit_1 Visit_2 Visit_3 Deliv_1 Deliv_2 Deliv_3 Key_DT
Client_1 2018-01-01 2018-01-20 2018-02-10 No Yes Yes 2018-01-15
Client_2 2018-01-10 2018-01-30 2018-02-10 Yes Yes No 2018-01-25
Client_3 2018-01-20 2018-04-01 2018-04-10 Yes Yes Yes 2018-04-15
Client_4 2018-01-30 2018-03-01 2018-03-10 Yes No Yes 2018-02-25
我想创建一个名为Vis_sum
的新列,该列显示同一行Visit_1
之后从Visit_3
到Key_DT
的访问次数的总和并且在关联的Yes
列中有一个Deliv
(例如,Deliv_1
与Visit_1
相关联)。看起来应该是这样
Client Visit_1 Visit_2 Visit_3 Deliv_1 Deliv_2 Deliv_3 Key_DT Vis_sum
Client_1 2018-01-01 2018-01-20 2018-02-10 No Yes Yes 2018-01-15 2
Client_2 2018-01-10 2018-01-30 2018-02-10 Yes Yes No 2018-01-25 1
Client_3 2018-01-20 2018-04-01 2018-04-10 Yes Yes Yes 2018-04-15 0
Client_4 2018-01-30 2018-03-01 2018-03-10 Yes No Yes 2018-02-25 1
答案 0 :(得分:2)
这假设您的所有列均为datetime
。如果不是,请进行转换。
设置
a = df.filter(like='Visit').values
b = df.filter(like='Deliv').eq('Yes').values
c = df['Key_DT'].values
与广播进行比较
((a > c[:, None]) & b).sum(1)
array([2, 1, 0, 1])
df.assign(Vis_sum=((a > c[:, None]) & b).sum(1))
Client Visit_1 Visit_2 Visit_3 Deliv_1 Deliv_2 Deliv_3 Key_DT Vis_sum
0 Client_1 2018-01-01 2018-01-20 2018-02-10 No Yes Yes 2018-01-15 2
1 Client_2 2018-01-10 2018-01-30 2018-02-10 Yes Yes No 2018-01-25 1
2 Client_3 2018-01-20 2018-04-01 2018-04-10 Yes Yes Yes 2018-04-15 0
3 Client_4 2018-01-30 2018-03-01 2018-03-10 Yes No Yes 2018-02-25 1
答案 1 :(得分:0)
这是一种np
的方法:
deliv_cols = [col for col in df.columns if 'Deliv' in col]
visit_cols = [col for col in df.columns if 'Visit' in col]
flags = df[deliv_cols].apply(lambda x: x.str.contains('Y'))
date_flags = df[visit_cols].apply(lambda x: x>df.Key_DT)
df['Vis_sum'] = np.sum(flags.values & date_flags.values,axis=1)