大熊猫给定条件的年度聚合

Question

我有一个如下所示的数据框。这是2016年12月至2018年11月两种保健品的销售数据。

 product     price      sale_date       discount
   A         50         2016-12-01      5
   A         50         2017-01-03      4
   B         200        2016-12-24      10
   A         50         2017-01-18      3
   B         200        2017-01-28      15
   A         50         2017-01-18      6
   B         200        2017-01-28      20
   A         50         2017-04-18      6
   B         200        2017-12-08      25
   A         50         2017-11-18      6
   B         200        2017-08-21      20
   B         200        2017-12-28      30
   A         50         2018-03-18      10
   B         300        2018-06-08      45
   B         300        2018-09-20      50
   A         50         2018-11-18      8
   B         300        2018-11-28      35

从上面我想准备下面的数据框

预期输出：

product    year     number_of_months     total_price total_discount number_of_sales
A          2016     1                    50            5            1
B          2016     1                    200           10           1
A          2017     12                   250           25           5
B          2017     12                   1000          110          5  
A          2018     11                   100           18           2
B          2018     11                   900           130          3

注意：请注意，数据从 2016 年 12 月到 2018 年 11 月。 所以 2016 年的月数是 1，2017 年我们有完整的数据，所以 12 个月和 2018 年我们有 11 个月。

Answer 1

首先按年和product 聚合sum，然后按DataFrame.insert 和Series.map 按月创建新列：

df1 =(df.groupby(['product',df['sale_date'].dt.year], sort=False).sum().add_prefix('total_')
        .reset_index())

df1.insert(2,'number_of_months', df1['sale_date'].map({2016:1, 2017:12, 2018:11}))
print (df1)

  product  sale_date  number_of_months  total_price  total_discount
0       A       2016                 1           50               5
1       A       2017                12          250              25
2       B       2016                 1          200              10
3       B       2017                12         1000             110
4       A       2018                11          100              18
5       B       2018                11          900             130

如果想要通过最小和最大日期时间使用动态字典：

s = pd.date_range(df['sale_date'].min(), df['sale_date'].max(), freq='MS')

d = s.year.value_counts().to_dict()
print (d)
{2017: 12, 2018: 11, 2016: 1}

df1 = (df.groupby(['product',df['sale_date'].dt.year], sort=False).sum().add_prefix('total_')
        .reset_index())

df1.insert(2,'number_of_months', df1['sale_date'].map(d))
print (df1)
  product  sale_date  number_of_months  total_price  total_discount
0       A       2016                 1           50               5
1       A       2017                12          250              25
2       B       2016                 1          200              10
3       B       2017                12         1000             110
4       A       2018                11          100              18
5       B       2018                11          900             130

对于绘图使用DataFrame.set_index 和DataFrame.unstack：

df2 = (df1.set_index(['sale_date','product'])[['total_price','total_discount']]
         .unstack(fill_value=0))
df2.columns = df2.columns.map('_'.join)
print (df2)
          total_price_A  total_price_B  total_discount_A  total_discount_B
sale_date                                                                  
2016                  50            200                 5                10
2017                 250           1000                25               110
2018                 100            900                18               130

df2.plot()

编辑：

df1 = (df.groupby(['product',df['sale_date'].dt.year], sort=False)
        .agg( total_price=('price','sum'),
             total_discount=('discount','sum'),
             number_of_sales=('discount','size'))
        .reset_index())

df1.insert(2,'number_of_months', df1['sale_date'].map({2016:1, 2017:12, 2018:11}))
print (df1)
  product  sale_date  number_of_months  total_price  total_discount  \
0       A       2016               NaN           50               5   
1       A       2017               NaN          250              25   
2       B       2016               NaN          200              10   
3       B       2017               NaN         1000             110   
4       A       2018               NaN          100              18   
5       B       2018               NaN          900             130   

   number_of_sales  
0                1  
1                5  
2                1  
3                5  
4                2  
5                3