我正在尝试向我的 Pandas 数据框中添加一个名为 rev_month 的新列。
该列应该是前一行中的值的迭代加法。
first_date 列是 datetime64[ns]
这是输入:
id first_date revenue_month_number
1 2020-12-30 15:14:49 1
2 2021-03-01 01:36:23 1
2 2021-03-01 01:36:23 2
2 2021-03-01 01:36:23 3
3 2021-03-02 19:13:56 1
3 2021-03-02 19:13:56 2
3 2021-03-02 19:13:56 3
3 2021-03-02 19:13:56 4
3 2021-03-02 19:13:56 5
rev_month 列(按 id 迭代)应始终从 first_date 获取 revenue_month_number 的月初> == 1，并为后续的 Revenue_month_numbers 添加一个(月初)月份值。
期望的输出:
id first_date revenue_month_number rev_month
1 2020-12-30 15:14:49 1 2020-12-01
2 2021-03-01 01:36:23 1 2021-03-01
2 2021-03-01 01:36:23 2 2021-04-01
2 2021-03-01 01:36:23 3 2021-05-01
3 2021-03-02 19:13:56 1 2021-03-01
3 2021-03-02 19:13:56 2 2021-04-01
3 2021-03-02 19:13:56 3 2021-05-01
3 2021-03-02 19:13:56 4 2021-06-01
3 2021-03-02 19:13:56 5 2021-07-01
我尝试了多种方法，但似乎无法成功。
如果有人提出建议，我将不胜感激!
数据框可以通过以下方式重现:
data = {'first_date': ['2020-12-30 15:14:49', '2021-03-01 01:36:23', '2021-03-01 01:36:23',
'2021-03-01 01:36:23', '2021-03-02 19:13:56', '2021-03-02 19:13:56',
'2021-03-02 19:13:56', '2021-03-02 19:13:56', '2021-03-02 19:13:56'],
'revenue_month_number': [1,1,2,3,1,2,3,4,5]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
df['first_date'] = pd.to_datetime(df['first_date'])
最佳答案
让我们尝试一下偏移
df['new'] = df.apply(lambda x: x['first_date'] + pd.offsets.MonthEnd(x['revenue_month_number']) +pd.offsets.MonthBegin(-1) , axis=1)
df
Out[43]:
id first_date revenue_month_number new
0 1 2020-12-30 1 2020-12-01
1 2 2021-03-01 1 2021-03-01
2 2 2021-03-01 2 2021-04-01
3 2 2021-03-01 3 2021-05-01
4 3 2021-03-02 1 2021-03-01
5 3 2021-03-02 2 2021-04-01
6 3 2021-03-02 3 2021-05-01
7 3 2021-03-02 4 2021-06-01
8 3 2021-03-02 5 2021-07-01
关于python - 为每个 id 分区添加下个月的开始，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/67535540/