【问题标题】:Pandas DateOffset to duplicate other columnsPandas DateOffset 复制其他列
【发布时间】:2020-09-06 20:15:26
【问题描述】:

我有一个数据框,其中包含为账户 (account_id) 提供的贷款 (loan_id)、贷款期限 (loan_duration) 和每月还款额 (monthly_loan_payment)。

最终,我想提取每个客户每个月的每月付款总和。为了到达那里,我试图提取一个数据框,该数据框为我提供 account_id、每笔贷款的月份和每月付款以及其持续时间的每个月份。假设 07/1993 发放了一笔贷款,每月支付 1000 美元,期限为 12 个月,我想返回一行,其中包含 12 个月贷款的每个月的 account_id、loan_id 和每月付款信息期间。 df 中的每笔贷款都相同。

我尝试了df.groupby('account_id').apply(lambda x: x['date'] + pd.DateOffset(months = x['loan_duration'], axis=1)['monthly_payment'] ,但没有成功。如何在每一行上进行日期偏移,同时复制其他列的内容?

【问题讨论】:

    标签: python pandas datetime offset


    【解决方案1】:

    您可以为每笔贷款创建一个pd.date_range,并使用df.explode 获取所有个人付款。

    # sample data
    # please always provide a callable line of code with your data
    # you can get it with `df.head().to_dict('split')`
    df = pd.DataFrame({
        'account_id': [1, 1, 2, 3, 3],
        'loan_id': [1, 2, 3, 4, 5],
        'date': ['1993-07-01', '1993-08-01', '1993-09-01', '1993-09-01', '1993-09-01'],
        'loan_duration_months': [12, 6, 5, 10, 10],
        'monthly_payment': [1000, 500, 1000, 1000, 1000]
    })
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
    
    df['payment_date'] = [
        pd.date_range(start, periods=duration, freq='M')
        for start, duration in zip(df['date'], df['loan_duration_months'])
    ]
    df = df.explode('payment_date', ignore_index=True)
    

    输出

        account_id  loan_id       date  loan_duration_months  monthly_payment payment_date
    0            1        1 1993-07-01                    12             1000   1993-07-31
    1            1        1 1993-07-01                    12             1000   1993-08-31
    2            1        1 1993-07-01                    12             1000   1993-09-30
    3            1        1 1993-07-01                    12             1000   1993-10-31
    4            1        1 1993-07-01                    12             1000   1993-11-30
    5            1        1 1993-07-01                    12             1000   1993-12-31
    6            1        1 1993-07-01                    12             1000   1994-01-31
    7            1        1 1993-07-01                    12             1000   1994-02-28
    8            1        1 1993-07-01                    12             1000   1994-03-31
    9            1        1 1993-07-01                    12             1000   1994-04-30
    10           1        1 1993-07-01                    12             1000   1994-05-31
    11           1        1 1993-07-01                    12             1000   1994-06-30
    12           1        2 1993-08-01                     6              500   1993-08-31
    13           1        2 1993-08-01                     6              500   1993-09-30
    14           1        2 1993-08-01                     6              500   1993-10-31
    15           1        2 1993-08-01                     6              500   1993-11-30
    16           1        2 1993-08-01                     6              500   1993-12-31
    17           1        2 1993-08-01                     6              500   1994-01-31
    18           2        3 1993-09-01                     5             1000   1993-09-30
    19           2        3 1993-09-01                     5             1000   1993-10-31
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    21           2        3 1993-09-01                     5             1000   1993-12-31
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    23           3        4 1993-09-01                    10             1000   1993-09-30
    24           3        4 1993-09-01                    10             1000   1993-10-31
    25           3        4 1993-09-01                    10             1000   1993-11-30
    26           3        4 1993-09-01                    10             1000   1993-12-31
    27           3        4 1993-09-01                    10             1000   1994-01-31
    28           3        4 1993-09-01                    10             1000   1994-02-28
    29           3        4 1993-09-01                    10             1000   1994-03-31
    30           3        4 1993-09-01                    10             1000   1994-04-30
    31           3        4 1993-09-01                    10             1000   1994-05-31
    32           3        4 1993-09-01                    10             1000   1994-06-30
    33           3        5 1993-09-01                    10             1000   1993-09-30
    34           3        5 1993-09-01                    10             1000   1993-10-31
    35           3        5 1993-09-01                    10             1000   1993-11-30
    36           3        5 1993-09-01                    10             1000   1993-12-31
    37           3        5 1993-09-01                    10             1000   1994-01-31
    38           3        5 1993-09-01                    10             1000   1994-02-28
    39           3        5 1993-09-01                    10             1000   1994-03-31
    40           3        5 1993-09-01                    10             1000   1994-04-30
    41           3        5 1993-09-01                    10             1000   1994-05-31
    42           3        5 1993-09-01                    10             1000   1994-06-30
    

    【讨论】:

    • 嗨 Richie,非常感谢您的回复。它完美地工作!还要感谢有关可调用代码行的提示。下次会做!
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