Pandas TimeGrouper 并在 datetimeindex 上合并

Question

我是新手，我已经尝试查看多个帖子，但似乎无法正常工作...我确定是我的问题。

尝试合并和压缩两个数据集，一个有购买水果的日期和重量，另一个有历史每日价格。我正在尝试将这些压缩到每周一次。

我试图从中创建 Weights 的原始数据如下所示：

Date        Product       Weight
1-1-12      Strawberry     15
1-2-12      Bananna        56
1-2-12      Apple          98
1-5-12      Strawberry    115
1-5-12      Bananna       516
1-5-12      Apple         981

这是我尝试创建数据框但 returns 系列的代码：

df_GrossWeight = pd.read_csv('mydata.csv', encoding='utf-8')
df_GrossWeight_Indexed = df_GrossWeight.set_index(pd.DatetimeIndex(df_GrossWeight['Date']))
grouper = df_GrossWeight_Indexed.groupby([pd.TimeGrouper('W'),'Product'])
Weights = grouper['Weight'].sum()

我想将它与我创建的 Prices 列出每周价格的系列合并：

(datetimeindex)     Product       Price
2012-01-1           Strawberry    2.10
2012-01-1           Banana        0.55
2012-01-1           Apple         1.25

这是我使用的创建 Prices 的代码：

df_Price = pd.read_csv('Price_Hist.csv')
df_Indexed = df_Price.set_index(pd.DatetimeIndex(df_Price['Date']), drop = True)
df_Price_Indexed = df_Indexed['Price']
Prices = df_Price_Indexed.resample('W').mean()

我试图制作的最终数据框将包含我们购买的每周价格和每周总和。它看起来像这样：

  (datetimeindex)       Product       Price     Weight
    2012-01-1           Strawberry    2.10       130
    2012-01-1           Banana        0.55       572
    2012-01-1           Apple         1.25      1079

我觉得这可以比我尝试的方法简单得多，因此非常感谢任何帮助。

提前谢谢你，我

Answer 1

一种方法是 'round' 所有日期都精确到最近的工作日。一旦你有了这个 'rounded' 日期。您可以加入两个数据框。

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df2['(datetimeindex)'] = pd.to_datetime(df2['(datetimeindex)'])

四舍五入到最近的星期日

df2['Week_Sunday'] = df2['(datetimeindex)'] + pd.tseries.offsets.Week(weekday=6)
df['Week_Sunday'] = df.Date + pd.tseries.offsets.Week(weekday=6)

现在合并数据

df_all = pd.merge(df2, df, on = ['Week_Sunday', 'Product'])
print(df_all)

输出

  (datetimeindex)     Product  Price Week_Sunday       Date  Weight
0      2012-01-01  Strawberry   2.10  2012-01-08 2012-01-01      15
1      2012-01-01  Strawberry   2.10  2012-01-08 2012-01-05     115
2      2012-01-01      Banana   0.55  2012-01-08 2012-01-02      56
3      2012-01-01      Banana   0.55  2012-01-08 2012-01-05     516
4      2012-01-01       Apple   1.25  2012-01-08 2012-01-02      98
5      2012-01-01       Apple   1.25  2012-01-08 2012-01-05     981

Groupby 和求和

df_all.groupby(['(datetimeindex)', 'Product', 'Price'], as_index=False)['Weight'].sum()

 (datetimeindex)     Product  Price  Weight
0      2012-01-01       Apple   1.25    1079
1      2012-01-01      Banana   0.55     572
2      2012-01-01  Strawberry   2.10     130

Answer 2

确保您的 Date 列是日期

Weights.Date = pd.to_datetime(Weights.Date)

还要确保修正香蕉错字。

我们可以使用 pd.merge_asof 来查找小于或等于目标日期的最近日期。

pd.merge_asof(
    Weights, Prices, left_on=['Date'], right_on=['(datetimeindex)'], by='Product'
).groupby(
    ['(datetimeindex)', 'Product']
).agg(dict(Weight='sum', Price='mean')).reset_index()

  (datetimeindex)     Product  Price  Weight
0      2012-01-01       Apple   1.25    1079
1      2012-01-01      Banana   0.55     572
2      2012-01-01  Strawberry   2.10     130

Pandas TimeGrouper 并在 datetimeindex 上合并

Pandas TimeGrouper & Merge on datetimeindex

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python-3.x

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