pandas 如何使用python根据开始日期和结束日期列插入行？

oknwwptz 于 2022-12-02 发布在 Python

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我有一个有关促销的产品编号数据框。列包括产品编号、开始日期、结束日期、促销类型和促销说明。日期最多可跨越4个月。我需要添加行以说明开始日期和结束日期之间的月份。
以下是当前数据的示例：

import pandas as pd

sales_dict = {}
sales_dict['item'] = ['100179K', '100086K']
sales_dict['start_date'] = [201703, 201801]
sales_dict['end_date'] = [201707, 201802]
sales_dict['promotin_type'] = [1,0]
sales_dict['promotion_desc'] = [0,1]
df = pd.DataFrame.from_dict(sales_dict)

我试图创建一个年_月格式的数据框架，从时间框架的开始到结束，然后连接两个数据集。
我还查看了Creating a single column of dates from a column of start dates and a column of end dates - python，但现在不确定是否正确填充了所有其他列。
这就是我想要的。

sales_dict = {}
sales_dict['item'] = ['100179K','100179K','100179K','100179K','100179K','100086K','100086K']
sales_dict['start_date'] = [201703, 201704, 201705, 201706, 201707, 201801, 201802]
sales_dict['promotin_type'] = [1,1,1,1,1, 0,0]
sales_dict['promotion_desc'] = [0,0,0,0,0,1,1]
df = pd.DataFrame.from_dict(sales_dict)

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74616848/how-do-i-insert-rows-based-on-a-column-of-start-dates-and-end-dates-with-python

1条答案

按热度按时间

piok6c0g1#

我想出来了，虽然可能不太优雅：

df2 = pd.DataFrame()
for item in df['item'].unique():
    df_ = df[df['item'] == item]
    df_ = pd.concat([df_,df_.apply(lambda dt: pd.date_range(dt['start_date'], dt['end_date'], freq="MS"), axis = 'columns').explode(ignore_index=True)], axis=1)
    df_.drop(['start_date', 'end_date'], axis=1, inplace = True)
    # df_.iloc[:, -1:].rename({'0':'dates'},inplace=True)
    df_.ffill(inplace=True)
    df_.bfill(inplace=True)
    df2 = df2.append(df_)

df2.rename(columns={0:'dates'},inplace=True)

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