#python #pandas #dataframe #aggregate
Вопрос:
У меня есть два кадра данных, которые мне нужно объединить. Первая таблица содержит несколько строк с одним и тем же идентификатором, но каждая из них имеет свою собственную отметку времени. Во второй таблице также есть те же идентификаторы, но у каждого из них также есть свои собственные метки времени.
ПЕРВЫЙ СТОЛ:
| ID | Дата | Описание |
|---|---|---|
| 1 | 2/1/2021 | asdfadsf |
| 1 | 5/1/2021 | asdfasf |
| 1 | 7/1/2021 | freafasf |
| 2 | 4/1/2021 | афаэртафа |
| 2 | 6/1/2021 | вадфгаса |
| 3 | 3/1/2021 | вадсгвадв |
| 3 | 8/1/2021 | cafdsfafa |
| 4 | 5/1/2021 | aewrqafdg |
ВТОРАЯ ТАБЛИЦА:
| ID | Дата | Количество Проданных |
|---|---|---|
| 1 | 12/18/2020 | 1 |
| 1 | 1/15/2021 | 3 |
| 1 | 3/23/2021 | 13 |
| 1 | 4/15/2021 | 5 |
| 1 | 4/28/2021 | 32 |
| 1 | 5/10/2021 | 6 |
| 1 | 6/15/2021 | 3 |
| 2 | 2/1/2021 | 3 |
| 2 | 3/1/2021 | 5 |
| 2 | 3/15/2021 | 6 |
| 2 | 5/12/2021 | 13 |
| 2 | 5/11/2021 | 2 |
| 2 | 5/21/2021 | 32 |
| 3 | 1/1/2021 | 14 |
| 3 | 2/1/2021 | 5 |
| 3 | 4/1/2021 | 23 |
| 3 | 5/1/2021 | 54 |
| 4 | 2/1/2021 | 12 |
| 4 | 3/1/2021 | 6 |
| 4 | 4/1/2021 | 23 |
Цель состоит в том, чтобы выполнить левое соединение по идентификатору, если число, проданное до даты в первой таблице, суммируется и добавляется в виде столбца. Таким образом, идентификатор «1» для даты «2/1/2021» из первой таблицы будет принимать сумму всех номеров идентификатора «1», проданных во второй таблице, которые произошли до или после «2/1/2021». Таким образом, результат для этого будет равен 4. Для идентификатора «1» для даты «5/1/2021» в первой таблице будет взята сумма всех номеров идентификатора «1», проданных во второй таблице, которые произошли до или после «2/1/2021». Результатом этого будет 54.
Выходной кадр данных будет выглядеть следующим образом.
| ID | Дата | Описание | Количество Проданных |
|---|---|---|---|
| 1 | 2/1/2021 | asdfadsf | 4 |
| 1 | 5/1/2021 | asdfasf | 54 |
| 1 | 7/1/2021 | freafasf | 63 |
| 2 | 4/1/2021 | афаэртафа | 14 |
| 2 | 6/1/2021 | вадфгаса | 61 |
| 3 | 3/1/2021 | вадсгвадв | 19 |
| 3 | 8/1/2021 | cafdsfafa | 96 |
| 4 | 5/1/2021 | aewrqafdg | 41 |
Комментарии:
1. Я предположил
dataframe, что вы имели вpandasвиду фрейм данных, если это неверное предположение, пожалуйста, обновите теги соответствующим образом.2. Да, я имею в виду фрейм даты панд. Спасибо!
3. пожалуйста, опубликуйте ожидаемый фрейм выходных данных
4. Он был обновлен @sammywemmy
5. это немного сбивает с толку, каков формат даты для обеих таблиц?
d-m-yилиm-d-y? вторая таблица выглядит какmonth-day-yearформат
Ответ №1:
def get_sold(id,date): return df2[(df2['ID']==id) amp; (df2['Date'].le(date))]['Num Sold'].sum() for i,v in df1.iterrows(): df1.loc[i,'Total Sold'] = get_sold(v.ID,v.Date) 