パンダの2つの特定の日時範囲の間の数の発生

1
dPac 2019-12-24 04:10.

以下のように、2つのCSVファイルがあります。

  1. 新しい列が欲しいのですDifferenceが...
    • 携帯電話番号がBook_date...の日付範囲内に表示される場合App_dateDifference=差App_dateOccur_date
    • または、その日付範囲内で発生しない場合はNaN。
  2. また、一意のカテゴリとmobile_numberに基づいてフィルタリングしたい

csv_1

Mobile_Number    Book_Date       App_Date

503477334    2018-10-12       2018-10-18
506002884    2018-10-12       2018-10-19
501022162    2018-10-12       2018-10-16
503487338    2018-10-13       2018-10-13
506012887    2018-10-13       2018-10-21
503427339    2018-10-14       2018-10-17

csv_2

Mobile_Number    Occur_Date    

503477334        2018-10-16
506002884        2018-10-21
501022162        2018-10-15
503487338        2018-10-13
501428449        2018-10-18
506012887        2018-10-14

csv_1に新しい列が必要です。ここで、携帯電話番号がcsv_2のBook_dateとApp_dateの日付範囲内に表示される場合、App_dateとOccur_dateまたはNaNの違いは、その日付範囲内に表示されない場合です。出力は次のようになります

出力

Mobile_Number    Book_Date       App_Date   Difference

503477334    2018-10-12       2018-10-18       2
506002884    2018-10-12       2018-10-19      -2
501022162    2018-10-12       2018-10-16       1
503487338    2018-10-13       2018-10-13       0
506012887    2018-10-13       2018-10-21       7 
503427339    2018-10-14       2018-10-17       NaN

編集:

上記の2つのcsvファイルの一意のカテゴリとmobile_numberに基づいてフィルタリングする場合。同じことをする方法は?

csv_1

Category     Mobile_Number   Book_Date       App_Date

A              503477334    2018-10-12       2018-10-18
B              503477334    2018-10-07       2018-10-16
C              501022162    2018-10-12       2018-10-16
A              503487338    2018-10-13       2018-10-13
C              506012887    2018-10-13       2018-10-21
E              503427339    2018-10-14       2018-10-17

csv_2

Category     Mobile_Number    Occur_Date    

A              503477334        2018-10-16
B              503477334        2018-10-13
A              501022162        2018-10-15
A              503487338        2018-10-13
F              501428449        2018-10-18
C              506012887        2018-10-14

Mobile_NumberとCategoryに基づいて出力をフィルタリングしたい

出力

Category     Mobile_Number    Book_Date       App_Date   Difference

A              503477334    2018-10-12       2018-10-18       2
B              503477334    2018-10-07       2018-10-16       3
C              501022162    2018-10-12       2018-10-16       NaN
A              503487338    2018-10-13       2018-10-13       0
C              506012887    2018-10-13       2018-10-21       7 
E              503427339    2018-10-14       2018-10-17       NaN

1 answers

2
jezrael 2019-12-24 04:22.

使用するSeries.map新しいのためSeriesにマッチしたMobile_Numberカラムは使用の間および検査値のためにSeries.betweenとマスクで、[割り当ての値をnumpy.where

df1['Book_Date'] = pd.to_datetime(df1['Book_Date'])
df1['App_Date'] = pd.to_datetime(df1['App_Date'])
df2['Occur_Date'] = pd.to_datetime(df2['Occur_Date'])

s1 = df2.drop_duplicates('Mobile_Number').set_index('Mobile_Number')['Occur_Date']
s2 = df1['Mobile_Number'].map(s1)

m = s2.between(df1['Book_Date'], df1['App_Date'])

#solution with no mask
df1['Difference1'] = df1['App_Date'].sub(s2).dt.days
#solution with test between
df1['Difference2'] = np.where(m, df1['App_Date'].sub(s2).dt.days, np.nan)
print (df1)
   Mobile_Number  Book_Date   App_Date Difference  Difference1  Difference2
0      503477334 2018-10-12 2018-10-18 2018-10-16          2.0          2.0
1      506002884 2018-10-12 2018-10-19 2018-10-21         -2.0          NaN
2      501022162 2018-10-12 2018-10-16 2018-10-15          1.0          1.0
3      503487338 2018-10-13 2018-10-13 2018-10-13          0.0          0.0
4      506012887 2018-10-13 2018-10-21 2018-10-14          7.0          7.0
5      503427339 2018-10-14 2018-10-17        NaT          NaN          NaN

編集:

merge代わりmapに、2列による結合に使用できます。

df1['Book_Date'] = pd.to_datetime(df1['Book_Date'])
df1['App_Date'] = pd.to_datetime(df1['App_Date'])
df2['Occur_Date'] = pd.to_datetime(df2['Occur_Date'])

df3 = df1.merge(df2, on=['Category','Mobile_Number'], how='left')
print (df3)
  Category  Mobile_Number  Book_Date   App_Date Occur_Date
0        A      503477334 2018-10-12 2018-10-18 2018-10-16
1        B      503477334 2018-10-07 2018-10-16 2018-10-13
2        C      501022162 2018-10-12 2018-10-16        NaT
3        A      503487338 2018-10-13 2018-10-13 2018-10-13
4        C      506012887 2018-10-13 2018-10-21 2018-10-14
5        E      503427339 2018-10-14 2018-10-17        NaT

m = df3['Occur_Date'].between(df3['Book_Date'], df3['App_Date'])
#print (m)

df3['Difference2'] = np.where(m, df3['App_Date'].sub(df3['Occur_Date']).dt.days, np.nan)
print (df3)
  Category  Mobile_Number  Book_Date   App_Date Occur_Date  Difference2
0        A      503477334 2018-10-12 2018-10-18 2018-10-16          2.0
1        B      503477334 2018-10-07 2018-10-16 2018-10-13          3.0
2        C      501022162 2018-10-12 2018-10-16        NaT          NaN
3        A      503487338 2018-10-13 2018-10-13 2018-10-13          0.0
4        C      506012887 2018-10-13 2018-10-21 2018-10-14          7.0
5        E      503427339 2018-10-14 2018-10-17        NaT          NaN

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