以日期为列名的 Python Pandas Pivot() 需要排序和格式化答案

【问题标题】：Python Pandas Pivot() with Dates as Column Names Need to Sort and Format以日期为列名的 Python Pandas Pivot() 需要排序和格式化
【发布时间】：2023-04-05 11:19:01
【问题描述】：

我在这里看到了其他 cmets，了解当 pivot() 将日期设为列名时如何正确地对列进行排序。我没有看到的是如何在排序后将这些日期转换为我想要的格式。

这是我的例子。我的数据如下所示：

category	date	value1	value2
a	12/1/2018	1	25
a	1/1/2019	2	26
a	2/1/2019	3	27
b	12/1/2018	4	28
b	1/1/2019	5	29
b	2/1/2019	6	30
c	12/1/2018	7	31
c	1/1/2019	8	32
c	2/1/2019	9	33

我想要的是这样的：

category	value	Dec-18	Jan-19	Feb-19
a	value1	1	2	3
a	value2	25	26	27
b	value1	4	5	6
b	value2	28	29	30
c	value1	7	8	9
c	value2	31	32	33

我已经想出了如何让枢轴一次执行一个值，并且只要我不尝试格式化日期，就可以对日期进行排序。但是 pivot 正在将这些日期转换为文本，所以我不能再更改格式了。

这是我目前所拥有的：

#df['date'] = pd.to_datetime(df.date).dt.strftime('%b-%y') final = df.pivot(index='category', columns='date', values='value1')

如果我先进行日期格式化，则排序不正确。我也尝试过 pivot_table，但它不允许我设置 aggfunc=None。

日期格式必须是动态的，也就是每个月的日期范围都会不同（过去 12 个月），所以我不想硬编码日期。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas date pivot

【解决方案1】：

这可能不是最干净的解决方案。

这是我用来重现您已有内容的代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "category":["a","a","a","b","b","b","c","c", "c"],
    "date":["12/1/2018", "1/1/2019", "2/1/2019", "12/1/2018", "1/1/2019", 
    "2/1/2019", "12/1/2018", "1/1/2019", "2/1/2019"], 
    "value1": [1,2,3,4,5,6,7,8,9], 
    "value2":[25,26,27,28,29,30,31,32,33],
    })

df["date"] = pd.to_datetime(df["date"]).dt.strftime("%b-%y")

然后，您可以通过以下方式接近您想要的pandas.DataFrame：

df = df.pivot(index="date", columns="category") # rows are `date` and columns are `value-category` pairs
df = df.unstack()                               # Bring back `value1` and `value2` as an index
df = df.reset_index("date")                     # `date` was an index, we bring it back as a column
df = df.pivot(columns="date")                   # Use pandas.DataFrame.pivot() once more to pivot on `date`
df = df.sort_values(by="category")              # Sort output as shown in your desired `pandas.DataFrame`

这会导致pandas.DataFrame：

                     0              
date            Dec-18 Feb-19 Jan-19
       category                     
value1 a             1      3      2
value2 a            25     27     26
value1 b             4      6      5
value2 b            28     30     29
value1 c             7      9      8
value2 c            31     33     32

【讨论】：

感谢您的回复。我最终得到了多个类别，这很好，但我无法格式化日期。当我尝试这样做时： pd.to_datetime(df.ACTUAL_DATE).dt.strftime('%b-%y') 我收到以下错误：AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'date'。我在顶部的日期值如下所示：2016-12-01
所以我之前没有看到格式的东西。这导致列被错误地排序，即 Apr-18、Apr-19、Apr-20 而不是 Apr-18、May-18、Jun-18。我发现正确排序的唯一方法是在进行数据透视之前将日期值设为 2016-12-01。
仍然没有弄清楚如何格式化日期。欢迎任何想法！

【解决方案2】：

我在一位同事的帮助下解决了这个问题。

df2= df.pivot(index="date", columns="category")
df2= df2.unstack() 
df2= df2.reset_index("date")  
df2= df2.pivot(columns="date") 
df2= df2.sort_values(by="category")
df2.columns = df2.columns.set_levels(summary2.columns.levels[1].strftime('%Y-%b-%d'), level='date')

这种日期格式并不完全符合我的要求，但它比原来的格式有效且看起来更好。

df2= df2.droplevel(level=0, axis=1)
df2.columns = [''.join(col).strip() for col in df2.columns.values]
df2.columns = summary2.columns.get_level_values(0)

表格最终看起来像这样：

	category	2018-Dec-1	2019-Jan-1	2019-Feb-1
value1	a	1	2	3
value2	a	25	26	27
value1	b	4	5	6
value2	b	28	29	30
value1	c	7	8	9
value2	c	31	32	33

【讨论】：