Сумма панд за диапазон дат для каждой категории отдельно - PullRequest
Новая
       103

Сумма панд за диапазон дат для каждой категории отдельно

1 голос
/ 23 октября 2019

У меня есть фрейм данных с временными рядами транзакций продаж для разных позиций: 

import pandas as pd
from datetime import timedelta
df_1 = pd.DataFrame()
df_2 = pd.DataFrame()
df_3 = pd.DataFrame()

# Create datetimes and data
df_1['date'] = pd.date_range('1/1/2018', periods=5, freq='D')
df_1['item'] = 1
df_1['sales']= 2

df_2['date'] = pd.date_range('1/1/2018', periods=5, freq='D')
df_2['item'] = 2
df_2['sales']= 3

df_3['date'] = pd.date_range('1/1/2018', periods=5, freq='D')
df_3['item'] = 3
df_3['sales']= 4

df = pd.concat([df_1, df_2, df_3])
df = df.sort_values(['item'])
df

Результирующий фрейм данных: 

    date    item    sales
0   2018-01-01  1   2
1   2018-01-02  1   2
2   2018-01-03  1   2
3   2018-01-04  1   2
4   2018-01-05  1   2
0   2018-01-01  2   3
1   2018-01-02  2   3
2   2018-01-03  2   3
3   2018-01-04  2   3
4   2018-01-05  2   3
0   2018-01-01  3   4
1   2018-01-02  3   4
2   2018-01-03  3   4
3   2018-01-04  3   4
4   2018-01-05  3   4

Я хочу вычислить сумму «продаж» для данногопункт в данном временном окне. Я не могу использовать pandas roll.sum, потому что временные ряды редки (например, 2018-01-01> 2018-01-04> 2018-01-06> и т. Д.).

Я пробовал эторешение (для временного окна = 2 дня): 

df['start_date'] = df['date'] - timedelta(3)
df['end_date'] = df['date'] - timedelta(1)
df['rolled_sales'] = df.apply(lambda x: df.loc[(df.date >= x.start_date) & 
                                            (df.date <= x.end_date), 'sales'].sum(), axis=1)

, но оно приводит к суммам продаж всех товаров за данный временной интервал: 

    date    item    sales   start_date  end_date    rolled_sales
0   2018-01-01  1   2   2017-12-29  2017-12-31  0
1   2018-01-02  1   2   2017-12-30  2018-01-01  9
2   2018-01-03  1   2   2017-12-31  2018-01-02  18
3   2018-01-04  1   2   2018-01-01  2018-01-03  27
4   2018-01-05  1   2   2018-01-02  2018-01-04  27
0   2018-01-01  2   3   2017-12-29  2017-12-31  0
1   2018-01-02  2   3   2017-12-30  2018-01-01  9
2   2018-01-03  2   3   2017-12-31  2018-01-02  18
3   2018-01-04  2   3   2018-01-01  2018-01-03  27
4   2018-01-05  2   3   2018-01-02  2018-01-04  27
0   2018-01-01  3   4   2017-12-29  2017-12-31  0
1   2018-01-02  3   4   2017-12-30  2018-01-01  9
2   2018-01-03  3   4   2017-12-31  2018-01-02  18
3   2018-01-04  3   4   2018-01-01  2018-01-03  27
4   2018-01-05  3   4   2018-01-02  2018-01-04  27

Моя цель состоит в том, чтобы roll_salesвычисляется для каждого элемента в отдельности, например: 

    date    item    sales   start_date  end_date    rolled_sales
0   2018-01-01  1   2   2017-12-29  2017-12-31  0
1   2018-01-02  1   2   2017-12-30  2018-01-01  2
2   2018-01-03  1   2   2017-12-31  2018-01-02  4
3   2018-01-04  1   2   2018-01-01  2018-01-03  6
4   2018-01-05  1   2   2018-01-02  2018-01-04  8
0   2018-01-01  2   3   2017-12-29  2017-12-31  0
1   2018-01-02  2   3   2017-12-30  2018-01-01  3
2   2018-01-03  2   3   2017-12-31  2018-01-02  6
3   2018-01-04  2   3   2018-01-01  2018-01-03  9
4   2018-01-05  2   3   2018-01-02  2018-01-04  12
0   2018-01-01  3   4   2017-12-29  2017-12-31  0
1   2018-01-02  3   4   2017-12-30  2018-01-01  4
2   2018-01-03  3   4   2017-12-31  2018-01-02  8
3   2018-01-04  3   4   2018-01-01  2018-01-03  12
4   2018-01-05  3   4   2018-01-02  2018-01-04  16

Я пытался применить предложенное здесь решение: Скользящая сумма панд для кратных значений отдельно , но не удалось.

Любые идеи?

Большое спасибо заранее:)

Энди

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 23 октября 2019 
df['rolled_sum'] = (df.groupby('item')
                    .rolling('3D', on='date').sum()['sales']
                    .to_numpy()
                  )

После некоторой обработки данных (я удалил несколько строк для имитации разреженных дат и добавил вспомогательные столбцы "start_date" и "end_date" для расстояния 3 дня от заданной даты), итоговый вывод выглядит следующим образом: 

    date    item    sales   start_date  end_date    rolled_sum
0   2018-01-01  1   2   2017-12-30  2018-01-01  2.0
3   2018-01-04  1   2   2018-01-02  2018-01-04  2.0
4   2018-01-05  1   2   2018-01-03  2018-01-05  4.0
7   2018-01-08  1   2   2018-01-06  2018-01-08  2.0
9   2018-01-10  1   2   2018-01-08  2018-01-10  4.0
12  2018-01-03  2   3   2018-01-01  2018-01-03  3.0
13  2018-01-04  2   3   2018-01-02  2018-01-04  6.0
15  2018-01-06  2   3   2018-01-04  2018-01-06  6.0
17  2018-01-08  2   3   2018-01-06  2018-01-08  6.0
18  2018-01-09  2   3   2018-01-07  2018-01-09  6.0
19  2018-01-10  2   3   2018-01-08  2018-01-10  9.0
21  2018-01-02  3   4   2017-12-31  2018-01-02  4.0
23  2018-01-04  3   4   2018-01-02  2018-01-04  8.0
25  2018-01-06  3   4   2018-01-04  2018-01-06  8.0
26  2018-01-07  3   4   2018-01-05  2018-01-07  8.0
27  2018-01-08  3   4   2018-01-06  2018-01-08  12.0
28  2018-01-09  3   4   2018-01-07  2018-01-09  12.0
29  2018-01-10  3   4   2018-01-08  2018-01-10  12.0

Магия заключалась в параметре roll.sum: вместо «3» я должен использовать «3D».

Большое спасибо за вашу помощь:)

Энди

1 голос
/ 23 октября 2019

Всего продаж С 2-х дней Скользящее окно на элемент: 

z = df.sort_values('date').set_index('date').groupby('item').rolling('2d')['sales'].sum()

Вывод: 

item  date      
1     2018-01-01    2.0
      2018-01-02    4.0
      2018-01-03    4.0
      2018-01-04    4.0
      2018-01-05    4.0
2     2018-01-01    3.0
      2018-01-02    6.0
      2018-01-03    6.0
      2018-01-04    6.0
      2018-01-05    6.0
3     2018-01-01    4.0
      2018-01-02    8.0
      2018-01-03    8.0
      2018-01-04    8.0
      2018-01-05    8.0
Name: sales, dtype: float64

Всего продаж за последние 2 дня на элемент: 

df[df.groupby('item').cumcount() < 2 ].groupby('item').sum()

Общий объем продаж между начальной и конечной датами на единицу: 

start_date = pd.to_datetime('2017-12-2')
end_date = pd.to_datetime('2018-12-2')
df[df['date'].between(start_date, end_date)].groupby('item')['sales'].sum()
...