Выберите ближайшую дату в первый день месяца в кадре данных python - PullRequest
Новая
       24

Выберите ближайшую дату в первый день месяца в кадре данных python

2 голосов
/ 09 июля 2020

у меня такой фрейм данных enter image description here

These data represents the value of an consumption index generally encoded once a month (at the end or at the beginning of the following month) but sometimes more. This value can be resetted to "0" if the counter is out and be replaced. Moreover some month no data is available.

I would like select only one entry per month but this entry has to be the nearest to the first day of the month AND inferior to the 15th day of the month (because if the day is higher it could be the measure of the end of the month). Another condition is that if the difference between two values is negative (the counter has been replaced), the value need to be kept even if the date is not the nearest day near the first day of month.

For example, the output data need to be
введите описание изображения здесь

Цель состоит в том, чтобы рассчитать только потребление в месяц.

Решение состоит в том, чтобы проанализировать фрейм данных (как массив) и выполнить некоторые операторы условий if. Однако мне интересно, есть ли «простая» альтернатива для этого.

Спасибо

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 16 июля 2020

Определение фрейма данных, преобразование индекса в datetime, определение вспомогательных столбцов, использование их для запуска shift метода условного удаления строк и, наконец, удаление вспомогательных столбцов: 

from pandas.tseries.offsets import MonthEnd, MonthBegin
import pandas as pd
from datetime import datetime as dt
import numpy as np

df = pd.DataFrame([
    [1254],
    [1265],
    [1277],
    [1301],
    [1345],
    [1541]
], columns=["Value"]
, index=[dt.strptime("05-10-19", '%d-%m-%y'),
         dt.strptime("29-10-19", '%d-%m-%y'),
         dt.strptime("30-10-19", '%d-%m-%y'),
         dt.strptime("04-11-19", '%d-%m-%y'),
         dt.strptime("30-11-19", '%d-%m-%y'),
         dt.strptime("03-02-20", '%d-%m-%y')
         ]
)

early_days = df.loc[df.index.day < 15]
early_month_end = early_days.index - MonthEnd(1)
early_day_diff = early_days.index - early_month_end
late_days = df.loc[df.index.day >= 15]
late_month_end = late_days.index + MonthBegin(1)
late_day_diff = late_month_end - late_days.index
df["day_offset"] = (early_day_diff.append(late_day_diff) / np.timedelta64(1, 'D')).astype(int)
df["start_of_month"] = df.index.day < 15
df["month"] = df.index.values.astype('M8[D]').astype(str)
df["month"] = df["month"].str[5:7].str.lstrip('0')
# df["month_diff"] = df["month"].astype(int).diff().fillna(0).astype(int)
df = df[df["month"].shift().ne(df["month"].shift(-1))]
df = df.drop(columns=["day_offset", "start_of_month", "month"])
print(df)

Возвращает: 

            Value
2019-10-05   1254
2019-10-30   1277
2019-11-04   1301
2019-11-30   1345
2020-02-03   1541
0 голосов
/ 09 июля 2020

Вы можете нормализовать данные месяца с помощью MonthEnd, а затем отбросить дубликаты на основе этого столбца и сохранить значение last. 

from pandas.tseries.offsets import MonthEnd    
df.New = df.Index + MonthEnd(1)
df.Diff = abs((df.Index - df.New).dt.days)
df = df.sort_values(df.New, df.Diff)
df = df.drop_duplicates(subset='New', keep='first').drop(['New','Diff'], axis=1)

Это должно сработать, но я не смог test, поэтому, пожалуйста, скопируйте и вставьте образцы данных в StackOverFlow, если это не помогает.

...