与pandas有条件合并

我有一个 pandas 数据框，如下所示，其中详细说明了对某个区域的其他调用：

我正在尝试按日期计算收到的电话数量，因此 1 月 1 日收到的销售电话将是该日期的 day0_incremental (43)，1 月 2 日将是 1 月 2 日的 day0 加上 1 月 1 日的 day1 (36+) 56) 和 1 月 3 日将是 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)，产生以下数据框：

我已经成功地为第二个表创建了数据框的外壳，在区域列下没有值，但不知道接下来的步骤：

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]

我已经开始编写 for 循环，但我只做到了这一点：

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

正确答案

您可以拨打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，使用从 dayx … 字符串中提取的数字以编程方式使用 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)

输出：

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

以上就是与pandas有条件合并的详细内容，更多请关注编程网其它相关文章！