我在 Pandas 中有以下数据框。将计算 Score 和 Date_of_interest 列。下面已经填写完毕，以便于解释问题。
首先，我们假设 Score 和 Date_of_interest 列仅填充 NaN。以下是填写其中值的步骤。
a) 我们正在尝试根据下面描述的一个 PC_id 的标准来获取一个感兴趣的日期，例如。 PC_id 200有1998-04-10 02:25:00等等。
b) 为了解决这个问题，我们采用 PC_id 列并检查每一行以查找 Item_id 的变化，每行的得分为 1。对于相同的 Item_id，如第一行和第二行，有 1 和 1，因此值从 1 开始，但在第二行中不变。
c) 在移动和计算第二行的分数时，它还会检查日期时间差异，如果前一个超过 24 小时，则将其删除，分数重置为 1，并且光标移动到第三行。
d) 当分数达到 2 时，我们就达到了第 5 行(索引 4)中的合格分数，我们将相应的日期时间复制到 Date_of_interest 列中。
e) 我们为新的 PC_id 开始新的周期，如第六行所示。
Datetime Item_id PC_id Value Score Date_of_interest
0 1998-04-8 01:00:00 1 200 35 1 NaN
1 1998-04-8 02:00:00 1 200 92 1 NaN
2 1998-04-10 02:00:00 2 200 35 1 NaN
3 1998-04-10 02:15:00 2 200 92 1 NaN
4 1998-04-10 02:25:00 3 200 92 2 1998-04-10 02:25:00
5 1998-04-10 03:00:00 1 201 93 1 NaN
6 1998-04-12 03:30:00 3 201 94 1 NaN
7 1998-04-12 04:00:00 4 201 95 2 NaN
8 1998-04-12 04:00:00 4 201 26 2 1998-04-12 04:00:00
9 1998-04-12 04:30:00 2 201 98 3 NaN
10 1998-04-12 04:50:00 1 202 100 1 NaN
11 1998-04-15 05:00:00 4 202 100 1 NaN
12 1998-04-15 05:15:00 3 202 100 2 1998-04-15 05:15:00
13 1998-04-15 05:30:00 2 202 100 3 NaN
14 1998-04-15 06:00:00 3 202 100 NaN NaN
15 1998-04-15 06:00:00 3 202 222 NaN NaN
决赛 table 应如下:
PC_id Date_of_interest
0 200 1998-04-10 02:25:00
1 201 1998-04-12 04:00:00
2 202 1998-04-15 05:15:00
感谢您的帮助。
更新:我当前正在处理的代码:
df_merged_unique = df_merged['PC_id'].unique()
score = 0
for i, row in df_merged.iterrows():
for elem in df_merged_unique:
first_date = row['Datetime']
first_item = 0
if row['PC_id'] == elem:
if row['Score'] < 2:
if row['Item_id'] != first_item:
if row['Datetime']-first_date <= pd.datetime.timedelta(days=1):
score += 1
row['Score'] = score
first_date = row['Datetime']
else:
pass
else:
pass
else:
row['Date_of_interest'] = row['Datetime']
break
else:
pass
最佳答案
在使用 pandas 时，通常必须诉诸迭代/命令式方法是一个麻烦的迹象。给定数据框
In [111]: df2
Out[111]:
Datetime Item_id PC_id Value
0 1998-04-08 01:00:00 1 200 35
1 1998-04-08 02:00:00 1 200 92
2 1998-04-10 02:00:00 2 200 35
3 1998-04-10 02:15:00 2 200 92
4 1998-04-10 02:25:00 3 200 92
5 1998-04-10 03:00:00 1 201 93
6 1998-04-12 03:30:00 3 201 94
7 1998-04-12 04:00:00 4 201 95
8 1998-04-12 04:00:00 4 201 26
9 1998-04-12 04:30:00 2 201 98
10 1998-04-12 04:50:00 1 202 100
11 1998-04-15 05:00:00 4 202 100
12 1998-04-15 05:15:00 3 202 100
13 1998-04-15 05:30:00 2 202 100
14 1998-04-15 06:00:00 3 202 100
15 1998-04-15 06:00:00 3 202 222
您可以首先按PC_id分组
In [112]: the_group = df2.groupby('PC_id')
然后使用 diff() 应用搜索获取 Item_id 和 Datetime 适当更改的行
In [357]: (the_group['Item_id'].diff() != 0) & \
...: (the_group['Datetime'].diff() <= timedelta(days=1))
Out[357]:
0 False
1 False
2 False
3 False
4 True
5 False
6 False
7 True
8 False
9 True
10 False
11 False
12 True
13 True
14 True
15 False
16 False
dtype: bool
然后只取每组中的第一个日期(第一个匹配项)(如果有)
In [341]: df2[(the_group['Item_id'].diff() != 0) &
...: (the_group['Datetime'].diff() <= timedelta(days=1))]\
...: .groupby('PC_id').first()['Datetime'].reset_index()
Out[341]:
PC_id Datetime
0 200 1998-04-10 02:25:00
1 201 1998-04-12 04:00:00
2 202 1998-04-15 05:15:00
关于python - 使用多个条件从 pandas 数据框中选择值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39196053/