python - 如何更改 pd DataFrame 的结构，将行值添加到列？

Question

我有以下数据框

df = pd.DataFrame({'Date': ['2020-01-01', '2020-10-01', '2021-01-01', '2021-10-01'],
                   'ID': [101, 101, 102, 102],
                   'number': [10, 10, 11, 11]})

# currently looking like this

    Date        ID  number
0   2020-01-01  101 10
1   2020-10-01  101 10
2   2021-01-01  102 11
3   2021-10-01  102 11

有没有办法重组数据框，使其具有以下形式？

    Start Date  End Date    ID  number
0   2020-01-01  2020-10-01  101 10
1   2021-01-01  2021-10-01  102 11

Answer 1

我们可以使用Named Aggregation与 Groupby aggregate获取每组的 min 和 max 日期并使用新名称进行设置。 reindex可以选择重新排序列以匹配显示的预期输出:

new_df = df.groupby(
    ['ID', 'number'], as_index=False
).aggregate(
    **{'Start Date': ('Date', 'min'), 'End Date': ('Date', 'max')}
).reindex(columns=['Start Date', 'End Date', 'ID', 'number'])

new_df:

   Start Date    End Date   ID  number
0  2020-01-01  2020-10-01  101      10
1  2021-01-01  2021-10-01  102      11

*需要字典解包 ** 才能允许重命名的列包含空格。