python 在极地重复一个日期并将其分解

wfypjpf4 于 2023-03-06 发布在 Python

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我有一个polars Dataframe ，其中有两个日期列，分别表示开始日期和结束日期，然后是一个值，我希望在这两个日期之间的所有日期中重复该值，以便可以将它们连接到其他表中。
输入示例为
| 身份证|启动|结束|价值|
| - ------|- ------|- ------|- ------|
| 一百二十三|2022年1月1日|2022年1月4日|十个|
| 美国广播公司|2022年3月4日|2022年3月4日|三个|
| 四百五十六|2022年5月11日|2022年5月16日|四个|
预期输出为
| 身份证|日期|价值|
| - ------|- ------|- ------|
| 一百二十三|2022年1月1日|十个|
| 一百二十三|2022年1月2日|十个|
| 一百二十三|2022年1月3日|十个|
| 一百二十三|2022年1月4日|十个|
| 美国广播公司|2022年3月4日|三个|
| 四百五十六|2022年5月11日|四个|
| 四百五十六|2022年5月12日|四个|
| 四百五十六|2022年5月13日|四个|
| 四百五十六|2022年5月14日|四个|
| 四百五十六|二〇二二年五月十五日|四个|
| 四百五十六|2022年5月16日|四个|

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/73161185/repeating-a-date-in-polars-and-exploding-it

3条答案

按热度按时间

n3h0vuf21#

我今天也在为同样的问题而挣扎，我想我可以分享我的解决方案。
正如cbilot已经提到的，pl. dat_range不接受表达式的低值和高值，所以我使用apply解决了这个问题。
数据：

import polars as pl
from datetime import date

df = pl.DataFrame(
    {
        "id": ["123", "abc", "456"],
        "start": [date(2022, 1, 1), date(2022, 3, 4), date(2022, 5, 11)],
        "end": [date(2022, 1, 4), date(2022, 3, 4), date(2022, 5, 16)],
        "value": [10, 3, 4],
    }
)

解决方案：

(
    df.with_columns(
        [(pl.struct(["start", "end"])
            .apply(lambda x: pl.date_range(x["start"], x["end"], "1d"))
            .alias("date"))])
    .explode(pl.col("date"))
    .select(["id", "date", "value"])
)

shape: (11, 3)
┌─────┬────────────┬───────┐
│ id  ┆ date       ┆ value │
│ --- ┆ ---        ┆ ---   │
│ str ┆ date       ┆ i64   │
╞═════╪════════════╪═══════╡
│ 123 ┆ 2022-01-01 ┆ 10    │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 123 ┆ 2022-01-02 ┆ 10    │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 123 ┆ 2022-01-03 ┆ 10    │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 123 ┆ 2022-01-04 ┆ 10    │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ ... ┆ ...        ┆ ...   │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-13 ┆ 4     │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-14 ┆ 4     │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-15 ┆ 4     │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-16 ┆ 4     │
└─────┴────────────┴───────┘

赞(0）回复(0）举报 2023-03-06

bnl4lu3b2#

从以下数据开始：

import polars as pl
from datetime import date

df = pl.DataFrame(
    {
        "id": ["123", "abc", "456"],
        "start": [date(2022, 1, 1), date(2022, 3, 4), date(2022, 5, 11)],
        "end": [date(2022, 1, 4), date(2022, 3, 4), date(2022, 5, 16)],
        "value": [10, 3, 4],
    }
)
df

shape: (3, 4)
┌─────┬────────────┬────────────┬───────┐
│ id  ┆ start      ┆ end        ┆ value │
│ --- ┆ ---        ┆ ---        ┆ ---   │
│ str ┆ date       ┆ date       ┆ i64   │
╞═════╪════════════╪════════════╪═══════╡
│ 123 ┆ 2022-01-01 ┆ 2022-01-04 ┆ 10    │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ abc ┆ 2022-03-04 ┆ 2022-03-04 ┆ 3     │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-11 ┆ 2022-05-16 ┆ 4     │
└─────┴────────────┴────────────┴───────┘

算法

一个二个一个一个

逐步

通常，我们使用date_range表达式创建日期范围。但是，date_range不将表达式作为其low和high参数。
但是，arange确实允许表达式作为其low和high参数，我们可以（隐式地）将start和end日期转换为整数，表示自UNIX纪元以来的天数。
结果是一个整数列表，表示start和end日期之间（含）的天数（表示为自UNIX纪元以来的天数）。
注意，我们必须向high参数添加1，以确保捕获结束日期。

(
    df.with_columns(
        [pl.arange(pl.col("start"), pl.col("end") + 1).alias("date")])
)

shape: (3, 5)
┌─────┬────────────┬────────────┬───────┬───────────────────────────┐
│ id  ┆ start      ┆ end        ┆ value ┆ date                      │
│ --- ┆ ---        ┆ ---        ┆ ---   ┆ ---                       │
│ str ┆ date       ┆ date       ┆ i64   ┆ list[i64]                 │
╞═════╪════════════╪════════════╪═══════╪═══════════════════════════╡
│ 123 ┆ 2022-01-01 ┆ 2022-01-04 ┆ 10    ┆ [18993, 18994, ... 18996] │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ abc ┆ 2022-03-04 ┆ 2022-03-04 ┆ 3     ┆ [19055]                   │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-11 ┆ 2022-05-16 ┆ 4     ┆ [19123, 19124, ... 19128] │
└─────┴────────────┴────────────┴───────┴───────────────────────────┘

接下来，我们可以使用explode将每个整数放在单独的行中。

(
    df.with_columns(
        [pl.arange(pl.col("start"), pl.col("end") + 1).alias("date")])
    .explode("date")
)

shape: (11, 5)
┌─────┬────────────┬────────────┬───────┬───────┐
│ id  ┆ start      ┆ end        ┆ value ┆ date  │
│ --- ┆ ---        ┆ ---        ┆ ---   ┆ ---   │
│ str ┆ date       ┆ date       ┆ i64   ┆ i64   │
╞═════╪════════════╪════════════╪═══════╪═══════╡
│ 123 ┆ 2022-01-01 ┆ 2022-01-04 ┆ 10    ┆ 18993 │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 123 ┆ 2022-01-01 ┆ 2022-01-04 ┆ 10    ┆ 18994 │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 123 ┆ 2022-01-01 ┆ 2022-01-04 ┆ 10    ┆ 18995 │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 123 ┆ 2022-01-01 ┆ 2022-01-04 ┆ 10    ┆ 18996 │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ abc ┆ 2022-03-04 ┆ 2022-03-04 ┆ 3     ┆ 19055 │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-11 ┆ 2022-05-16 ┆ 4     ┆ 19123 │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-11 ┆ 2022-05-16 ┆ 4     ┆ 19124 │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-11 ┆ 2022-05-16 ┆ 4     ┆ 19125 │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-11 ┆ 2022-05-16 ┆ 4     ┆ 19126 │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-11 ┆ 2022-05-16 ┆ 4     ┆ 19127 │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-11 ┆ 2022-05-16 ┆ 4     ┆ 19128 │
└─────┴────────────┴────────────┴───────┴───────┘

最后一步是将date列强制转换回pl.Date，然后只选择所需的列。

(
    df.with_columns(
        [pl.arange(pl.col("start"), pl.col("end") + 1).alias("date")])
    .explode("date")
    .with_column(pl.col("date").cast(pl.Date))
    .select(["id", "date", "value"])
)

shape: (11, 3)
┌─────┬────────────┬───────┐
│ id  ┆ date       ┆ value │
│ --- ┆ ---        ┆ ---   │
│ str ┆ date       ┆ i64   │
╞═════╪════════════╪═══════╡
│ 123 ┆ 2022-01-01 ┆ 10    │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 123 ┆ 2022-01-02 ┆ 10    │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 123 ┆ 2022-01-03 ┆ 10    │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 123 ┆ 2022-01-04 ┆ 10    │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ abc ┆ 2022-03-04 ┆ 3     │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-11 ┆ 4     │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-12 ┆ 4     │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-13 ┆ 4     │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-14 ┆ 4     │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-15 ┆ 4     │
├╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 456 ┆ 2022-05-16 ┆ 4     │
└─────┴────────────┴───────┘

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uyto3xhc3#

我设法在不使用apply的情况下实现了它：

df = pl.DataFrame(
{
    "id": ["123", "abc", "456"],
    "start": [date(2022, 1, 1), date(2022, 3, 4), date(2022, 5, 11)],
    "end": [date(2022, 1, 4), date(2022, 3, 4), date(2022, 5, 16)],
    "value": [10, 3, 4],
})

df = df.with_columns(
        [pl.date_range(low=pl.col('start'), high=pl.col('end'), interval='1d')
        .alias('date')])\
    .explode('date')\
    .select(["id", "date", "value"])

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