将这些数据输入Pandas数据框的最有效方法是什么？

0md85ypi 于 2023-02-11 发布在其他

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我有一个 Dataframe ，看起来像这样（英国日期）：
| 类型|日期|
| - ------|- ------|
| 1个|2022年1月1日|
| 第二章|2022年2月1日|
| 三个|2022年3月1日|
| 1个|2022年4月1日|
| 第二章|2022年5月1日|
| 第二章|2022年6月1日|
我现在用一个大的for循环添加了两种类型的列，第一种是日期较早的相同类型的行数，第二种是日期较早的相同类型的最新行与当前行之间的天数（如果没有相同类型的较早行，则为-1）。
例如， Dataframe 将变为：
| 类型|日期|先前计数|自上一次以来的天数|
| - ------|- ------|- ------|- ------|
| 1个|2022年1月1日|无|-1人|
| 第二章|2022年2月1日|无|-1人|
| 三个|2022年3月1日|无|-1人|
| 1个|2022年4月1日|1个|三个|
| 第二章|2022年5月1日|1个|三个|
| 第二章|2022年6月1日|第二章|1个|
有没有比简单的for循环更有效的方法呢？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/71783136/whats-the-most-efficient-way-to-input-this-data-to-a-pandas-dataframe

2条答案

按热度按时间

vh0rcniy1#

IIUC，您可以：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], dayfirst=True)

g = df.groupby('Type')['Date']
df['Previous count'] = g.cumcount()
df['Days since latest previous'] = g.diff().fillna('-1').dt.days

输出：

Type       Date  Previous count  Days since latest previous
0     1 2022-01-01               0                          -1
1     2 2022-01-02               0                          -1
2     3 2022-01-03               0                          -1
3     1 2022-01-04               1                           3
4     2 2022-01-05               1                           3
5     2 2022-01-06               2                           1

注意，这里假设输入按日期排序 *

赞(0）回复(0）举报 2023-02-11

lyr7nygr2#

gg1=df1.assign(Date=pd.to_datetime(df1.Date,format="%d/%M/%Y")).groupby('Type',sort=False)

col1=gg1.cumcount()
col2=gg1.Date.diff().dt.days.fillna(-1).astype(int)
df1.assign(**{"Previous count":col1,"Days since latest previous":col2})

出局

Type        Date  Previous count  Days since latest previous
0     1  01/01/2022               0                          -1
1     2  02/01/2022               0                          -1
2     3  03/01/2022               0                          -1
3     1  04/01/2022               1                           3
4     2  05/01/2022               1                           3
5     2  06/01/2022               2                           1

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