我有以下數據框： start_date delta 2018-06-30 2 2018-06-30 2 2018-06-30 2 2018-06-30 2 2018-06-30 4 2018-07-31 4 2018-07-31 2 2018-07-31 6 我會得到這樣的數據框：start-date delta2018-06-30 12018-07-31 12016-06-30 12016-07-31 1 ...# (there was 2018-06-30 with delta = 4)2018-06-30 12018-07-31 12018-08-30 12018-09-30 1 and so on...我不需要空格，它只是為了可視化。所以我每個月都需要擴展 delta。在輸出中，delta 列的每個值都必須等于 1。我該怎么做？
1 回答
一只斗牛犬
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如果我理解正確的話，“delta”列中的每個值都是從“start_date”開始的月數。在結果中，“delta”列必須只包含一個，所以它并不重要，可以稍后添加?？紤]到“start_date”列中的值是 datetime64 類型，這是我想出的：
np.hstack((df.apply(lambda row: pd.date_range(row['start_date'], periods=row['delta'], freq='m'), axis=1).values))
此代碼轉換問題中的數據框：
start_date delta
0 2018-06-30 2
1 2018-06-30 2
2 2018-06-30 2
3 2018-06-30 2
4 2018-06-30 4
5 2018-07-31 4
6 2018-07-31 2
7 2018-07-31 6
進入一維日期數組：
array(['2018-06-30T00:00:00.000000000', '2018-07-31T00:00:00.000000000',
'2018-06-30T00:00:00.000000000', '2018-07-31T00:00:00.000000000',
'2018-06-30T00:00:00.000000000', '2018-07-31T00:00:00.000000000',
'2018-06-30T00:00:00.000000000', '2018-07-31T00:00:00.000000000',
'2018-06-30T00:00:00.000000000', '2018-07-31T00:00:00.000000000',
'2018-08-31T00:00:00.000000000', '2018-09-30T00:00:00.000000000',
'2018-07-31T00:00:00.000000000', '2018-08-31T00:00:00.000000000',
'2018-09-30T00:00:00.000000000', '2018-10-31T00:00:00.000000000',
'2018-07-31T00:00:00.000000000', '2018-08-31T00:00:00.000000000',
'2018-07-31T00:00:00.000000000', '2018-08-31T00:00:00.000000000',
'2018-09-30T00:00:00.000000000', '2018-10-31T00:00:00.000000000',
'2018-11-30T00:00:00.000000000', '2018-12-31T00:00:00.000000000'],
dtype='datetime64[ns]')
可用于創建新數據框，即：
df2 = pd.DataFrame()
df2['start_date'] = np.hstack((df.apply(lambda row: pd.date_range(row['start_date'], periods=row['delta'], freq='m'), axis=1).values))
df2['delta'] = 1
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