将重复日期列添加到 pandas DataFrame答案

【问题标题】：Adding repeating date column to pandas DataFrame将重复日期列添加到 pandas DataFrame
【发布时间】：2021-08-13 05:45:55
【问题描述】：

我是 pandas 的新手，我正在努力将日期添加到来自 .csv 文件的 pandas dataFrame df。我有一个带有几个唯一 id 的数据框，每个 id 有 120 个月，我需要添加一个列日期。每个 id 应该有 120 个周期的完全相同的日期。我正在努力添加它们，因为在第一个 id 之后还有另一个 id 并且日期应该重新开始。我在 csv 文件中的数据如下所示：

month       id   
  1         1593
  2         1593
 ...
 120        1593
  1         8964
  2         8964
 ...
 120        8964
 1          58944
 ...

这是我的代码，我不确定如何使用 groupby 方法根据 id 为我的数据框添加日期：

group=df.groupby('id')
group['date']=pd.date_range(start='2020/6/1', periods=120, freq='MS').shift(14,freq='D')

请帮帮我！！！

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

您可以使用 Pandas transform。我就是这样解决的：

dataf['dates'] = \
    (dataf
      .groupby("id")
      .transform(lambda d: pd.date_range(start='2020/6/1', periods=d.max(), freq='MS').shift(14,freq='D')
)

结果：

   month     id      dates
0      1   1593 2020-06-15
1      2   1593 2020-07-15
2      3   1593 2020-08-15
3      1   8964 2020-06-15
4      2   8964 2020-07-15
5      1  58944 2020-06-15
6      2  58944 2020-07-15
7      3  58944 2020-08-15
8      4  58944 2020-09-15

测试数据：

import io
import pandas as pd

dataf = pd.read_csv(io.StringIO("""
month,id
  1,1593
  2,1593
 3,1593
  1,8964
  2,8964
 1,58944
 2,58944
 3,58944
 4,58944""")).astype(int)

【讨论】：

【解决方案2】：

除了使用 lambda 之外，其他都是一样的

def repeatingDates(numIds): return [d.strftime(
    '%Y/%m/%d') for d in pandas.date_range(start='2020/6/1', periods=120, freq='MS')] * numIds


repeatingDates = lambda numIds: [d.strftime(
    '%Y/%m/%d') for d in pandas.date_range(start='2020/6/1', periods=120, freq='MS')] * numIds

【讨论】：

这个函数可以写成lambda函数吗？
是的，这是可能的。通常 lambda 函数用作高阶函数中的参数

【解决方案3】：

如果你知道你有多少组 120，你可以用这个。把最后的2改一下就行了。此示例创建了两次重复的 120 个日期。您可能需要适应您的特定用途。

new_dates = list(pd.date_range(start='2020/6/1', periods=120, freq='MS').shift(14,freq='D'))*2

df = pd.DataFrame({'date': new_dates})

【讨论】：

我不认为它会起作用，因为 120 个周期的集合会改变它可能是 100 或 5000
您将其设为 df.shape[0]/120 或类似的变量