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python - 熊猫日期时间到整数索引

问题描述

假设我有以下数据框：

d = {'store': [a, a, a, b, b], 'date': [2020-1-30, 2020-1-30, 2020-2-28, 
2020-1-30, 2020-3-30], 'amount': [1, 2, 3, 5, 2]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df
    store      date       amount
0     a     2020-1-30       1
1     a     2020-1-30       2
2     a     2020-2-28       3
3     b     2020-1-30       5
4     b     2020-3-30       2

我想有一列是一个递增整数，它指定日期对应于特定商店的时间段，以及一个标志列，说明日期是否是最高日期，输出将如下：

    store      date       amount   period   is_max_period
0     a     2020-1-30       1          1          0
1     a     2020-1-30       2          1          0
2     a     2020-2-28       3          2          1
3     b     2020-1-30       5          1          0
4     b     2020-3-30       2          2          1

将是解决这个问题的赌注方式吗？

标签： pythonpandasdataframedatetime

解决方案

尝试transform使用factorize和max

g = df.groupby(['store'])['date']
df['period'] = g.transform(lambda x : x.factorize()[0]+1)
df['is_max_period'] = df.date.eq(g.transform('max')).astype(int)
df
  store       date  amount  period  is_max_period
0     a  2020-1-30       1       1              0
1     a  2020-1-30       2       1              0
2     a  2020-2-28       3       2              1
3     b  2020-1-30       5       1              0
4     b  2020-3-30       2       2              1

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