Pandas：为具有多个 ID 的前一周值创建新列

Question

我正在处理时间序列数据。我需要找到每个条目的前一周值。我的数据有 3 列：ID、日期和值。我想为 LWValue（上周的值）创建第 4 列。示例数据如下所示：

    ID  Date  Value  
0    1  2/1/2020     100       
1    2  2/1/2020     80      
2    1  2/2/2020     105       
3    2  2/2/2020     84       
4    1  2/8/2020     102       
5    2  2/8/2020    82       
6    1  2/9/2020    104       
7    2  2/9/2020     86  

Sample Data Image

我将如何在 Pandas 中执行此操作？

我试过了：

# create new column
df["LWValues"] = pd.Series()  

# test out code on same values
df.loc[((df.ID == df.ID) & (df.Date == (df.Date) )), "LWValues"].values

# test out code with timedelta grabbing last week
df.loc[((df.ID == df.ID) & (df.Date == (df.Date - datetime.timedelta(days=7)) )), "LWValues"].values

当我这样做时，第二个操作有效，但最后一个操作，尝试使用 timedelta 参数从前一周提取数据没有。相反，我得到一个空数组。

我需要如何修复此代码？

或者，有没有比这更好的方法在 Pandas 中获取前一周的数据？

Answer 1

df.loc 不是这样工作的。在您的情况下，它只是将每一行与其自身进行比较。一种方法是使用 apply。

df.apply(lambda row : df.loc[(df.ID == row['ID']) & (df.Date == (row['Date'] - datetime.timedelta(days=7)))]['Value'], axis=1)

不要忘记处理没有上周条目的情况。