與pandas有條件合併

問題內容

我有一個 pandas 資料框，如下所示，其中詳細說明了對某個區域的其他呼叫：

commsdate	area	day0 incremental	day1 incremental	day2 incremental
01/01/24	sales	43	36	29
01/01/24	service	85	74	66
02/01/24	sales	56	42	31
02/01/24	service	73	62	49
03/01/24	sales	48	32	24
03/01/24	service	67	58	46

我正在嘗試按日期計算收到的電話數量，因此1 月1 日收到的銷售電話將是該日期的day0_incremental (43)，1 月2 日將是1 月2 日的day0 加上1月1 日的day1 (36 ) 56) 和1 月3 日將是1 月3 日的day0 加上1 月2 日的day1 加上1 月1 日的day2 (48 42 29)，產生以下資料框：

CallDate	Sales	Service
01/01/24	43	85
02/01/24	92	147
03/01/24	119	195
04/01/24	63	107
05/01/24	24	46

我已經成功地為第二個表創建了資料框的外殼，在區域列下沒有值，但我不知道接下來的步驟：

df['commsdate'] = pd.to_datetime(df['commsdate'], format='%d/%m/%y')
areaunique = df['area'].unique().tolist()
from datetime import timedelta
calldate = pd.date_range(start=min(df['commsdate']), end=max(df['commsdate'])+timedelta(days=6), freq='d')

data = {area: [] for area in areaunique}

dfnew = pd.dataframe(data)

dfnew['calldate'] = calldate

dfnew = dfnew.melt(id_vars=['calldate'], var_name='area')

dfnew = dfnew.pivot(index='calldate', columns='area', values='value')

dfnew = dfnew.reset_index()

dfnew = dfnew[['calldate'] + areaunique]

我已經開始寫 for 循環，但我只做到了這一點：

for i in range(1,len(areaunique)+1):
    dfnew.columns(i) =

正確答案

您可以撥打#pivot、shift

######## #和######add######：###

df['commsdate'] = pd.to_datetime(df['commsdate'], dayfirst=true)
tmp = df.pivot(index='commsdate', columns='area')

out = (tmp['day0 incremental']
       .add(tmp['day1 incremental'].shift(freq='1d'), fill_value=0)
       .add(tmp['day2 incremental'].shift(freq='2d'), fill_value=0)
       .reset_index().rename_axis(columns=none)
      )

###或者，使用從 ###dayx …### 字串中提取的數字以程式設計方式使用 ######functools.reduce#####：###

from functools import reduce
import re

reg = re.compile(r'day(\d+)')

df['commsdate'] = pd.to_datetime(df['commsdate'], dayfirst=true)
tmp = df.pivot(index='commsdate', columns='area')

out = reduce(lambda a,b: a.add(b, fill_value=0),
             (tmp[d].shift(freq=f'{reg.search(d).group(1)}d') for d in
              tmp.columns.get_level_values(0).unique())
            ).reset_index().rename_axis(columns=none)

###輸出：###

CommsDate  Sales  Service
0 2024-01-01   43.0     85.0
1 2024-01-02   92.0    147.0
2 2024-01-03  119.0    195.0
3 2024-01-04   63.0    107.0
4 2024-01-05   24.0     46.0

以上是與pandas有條件合併的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！