Pandas Relative Time Pivot (Разворот относительного времени)

У меня есть данные о моих клиентах за последние восемь месяцев, однако эти месяцы не совпадают, это только последние месяцы, которые они были у нас. Ежемесячные платежи и штрафы хранятся в строках, но я хочу, чтобы каждый из последних восьми месяцев был столбцом.

Что у меня есть:

Customer Amount Penalties Month
123      500    200       1/7/2017
123      400    100       1/6/2017
   ...
213      300    150       1/4/2015
213      200    400       1/3/2015

Что я хочу:

Customer Month-8-Amount Month-7-Amount ... Month-1-Amount Month-1-Penalties ...
123      500            400                450            300
213      900            250                300            200
...

Что я пробовал:

df = df.pivot(index=num, columns=[amount,penalties])

У меня такая ошибка:

ValueError: all arrays must be same length

Есть какой-нибудь идеальный способ сделать это?

@ScottBoston: да, именно так, я не хочу принимать во внимание фактический месяц, когда это произошло.

Memduh 02.05.2018 16:18
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
5
1
47
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы можете сделать это с unstack и set_index

# assuming all date is sort properly , then we do cumcount
df['Month']=df.groupby('Customer').cumcount()+1 

# slice the most recent 8 one 
df=df.loc[df.Month<=8,:]# slice the most recent 8 one 

# doing unstack to reshape your df 
s=df.set_index(['Customer','Month']).unstack().sort_index(level=1,axis=1)

# flatten multiple index to one 
s.columns=s.columns.map('{0[0]}-{0[1]}'.format) 
s.add_prefix("Month-")
Out[189]: 
          Month-Amount-1  Month-Penalties-1  Month-Amount-2  Month-Penalties-2
Customer                                                                      
123                  500                200             400                100
213                  300                150             200                400

Это выглядит довольно круто, но я хочу, чтобы столбцы располагались по порядку восемь месяцев, независимо от того, что это за месяцы. Таким образом, первым будет сумма, например, 7/2017 для одного клиента и 6/2014 для другого. Во втором столбце будут суммы за 6/2017 и 5/2014 для этих клиентов соответственно и так далее.

Memduh 02.05.2018 16:18

@Memduh просто посмотрите свой комментарий под своим вопросом, проверьте его сейчас

BENY 02.05.2018 16:24

@Wen - Намного лучше, :)

jezrael 02.05.2018 16:28

Вы можете изменить условия формата и получить точный запрос вывода OP .columns.map('{0[1]}_{0[0]}'.format)

Scott Boston 02.05.2018 16:30

LOL ... как вам нравится, когда все это происходит за рулем на заднем сиденье. Вроде как парное программирование.

Scott Boston 02.05.2018 16:32

@ScottBoston с помощью ваших ребят, чувствую себя намного лучше: -)

BENY 02.05.2018 16:35

Другие вопросы по теме