Question

我有一个项目进度表中的DataFrame：

Task    Start        End      Staff
Task 1  2020-1-1    2020-1-4   11
Task 2  2020-1-2    2020-1-4   12
Task 3  2020-1-4    2020-1-6    2
...

所需的输出：

day         staff
2020-1-1    11
2020-1-2    23
2020-1-3    23
2020-1-4    25
2020-1-5    14

到目前为止，我正在使用.iterrows()来浏览完整的df。

day = timedelta(days=1)
new_rows = []
for index, row in df.iterrows():
    start = row.Start
    while start <= row.End:
        newrow = row.copy()
        newrow['day'] = start
        new_rows.append(newrow.values)

        start += day
df_staff = pd.DataFrame(new_rows, columns= newrow.index).reset_index()

效果不错，就像知道的一样，是否有更好/更快的方法。现在，我的df有10000行，但可以扩展。

有什么建议吗？

Answer 1

这始终是必需的循环，因为使用每行范围。一种可能的解决方案是将DataFrame.itertuples与concat和sum一起使用：

df1 = (pd.concat([pd.Series(r.Staff,pd.date_range(r.Start, r.End)) 
                   for r in df.itertuples()])
         .sum(level=0)
         .rename_axis('day')
         .reset_index(name='staff'))
print (df1)
         day  staff
0 2020-01-01     11
1 2020-01-02     23
2 2020-01-03     23
3 2020-01-04     25
4 2020-01-05      2
5 2020-01-06      2

具有列表理解功能的另一种解决方案：

zipped = zip(df.Start, df.End, df.Staff)

df1 = (pd.DataFrame([(x, v) for s, e, v in zipped for x in pd.date_range(s, e)], 
                    columns=['day','staff'])
        .groupby('day', as_index=False)['staff'].sum())

print (df1)
         day  staff
0 2020-01-01     11
1 2020-01-02     23
2 2020-01-03     23
3 2020-01-04     25
4 2020-01-05      2
5 2020-01-06      2

熊猫-每天来自日期范围的总和

1 个答案: