Совокупный счет на основе столбца год в pandas - PullRequest
Новая
       6

Совокупный счет на основе столбца год в pandas

0 голосов
/ 25 января 2020

У меня есть фрейм данных, как показано ниже 

Unit_ID             Unit_Create_Year
1                   2011
2                   2011
3                   2012
4                   2014
5                   2012
6                   2015
7                   2017
8                   2017
9                   2019

Из вышеупомянутого фрейма данных я хотел бы подготовить следующий фрейм данных

Ожидаемый результат: 

Year         Number_of_Unit_Since_Year       List_of_Units
2011         2                               [1,2]
2012         4                               [1,2,3,5]
2013         4                               [1,2,3,5]
2014         5                               [1,2,3,5,4]
2015         6                               [1,2,3,5,4,6]
2016         6                               [1,2,3,5,4,6]
2017         8                               [1,2,3,5,4,6,7,8]
2018         8                               [1,2,3,5,4,6,7,8]
2019         9                               [1,2,3,5,4,6,7,8,9]

если единица создана в 2011 году, она должна учитываться для всех последующих лет.

Этапы: В 2011 году две единицы создали «1» и «2». В 2012 году два блока создали «3» и «5». Таким образом, в 2012 году в общей сложности будет 4 единицы, включая единицы в 2011 году.

Ответы [ 3 ]

2 голосов
/ 25 января 2020

Вы можете попробовать это: 

df_new = df.groupby(['Unit_Create_Year']).agg({'Unit_ID':['count','unique']}).reset_index()
df_new.columns = ['Year','Number_of_Unit_Since_Year','List_of_Units']
df_new['Number_of_Unit_Since_Year'] = df_new['Number_of_Unit_Since_Year'].cumsum()
df_new['List_of_Units'] = df_new['List_of_Units'].apply(lambda x : x.tolist()).cumsum()

df_new


   Year  Number_of_Unit_Since_Year                List_of_Units
0  2011                          2                       [1, 2]
1  2012                          4                 [1, 2, 3, 5]
2  2014                          5              [1, 2, 3, 5, 4]
3  2015                          6           [1, 2, 3, 5, 4, 6]
4  2017                          9  [1, 2, 3, 5, 4, 6, 7, 8, 9]
2 голосов
/ 25 января 2020 
df = pd.DataFrame({
    'unit_id' : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
    'activity_gur' : [2011,2011,2012,2014,2012,2015,2017,2017,2017]})

def fill_number_of_unit_since_year(year):
    return df[df['activity_gur'] == year]['unit_id'].nunique()

def fill_list_of_units(year):
    return df[df['activity_gur'] <= year]['unit_id'].unique()

final_df = pd.DataFrame({'year' : df['activity_gur'].unique()})
final_df['number_of_unit_since_year'] = final_df['year'].apply(fill_number_of_unit_since_year)
final_df['number_of_unit_since_year'] = final_df['number_of_unit_since_year'].cumsum()
final_df['list_of_units'] = final_df['year'].apply(fill_list_of_units)
final_df

enter image description here

1 голос
/ 25 января 2020

Это должно сработать: 

df2=pd.DataFrame(index=list(range(2011,2020)), columns=["Number_of_units_since_year"], data=[np.nan]*(2020-2011))

df=df.sort_values("Unit_Create_Year").set_index("Unit_Create_Year").expanding().count().reset_index().groupby("Unit_Create_Year").max()

df2.loc[df.index.values]=df

df2=df2.ffill().astype(int).reset_index().rename(columns={"index": "Year"})

Вывод: 

   Year  Number_of_units_since_year
0  2011                           2
1  2012                           4
2  2013                           4
3  2014                           5
4  2015                           6
5  2016                           6
6  2017                           9
7  2018                           9
8  2019                           9
...