Добавить новые строки в pandas фрейм данных со ссылкой на другую строку? - PullRequest
Новая
       22

Добавить новые строки в pandas фрейм данных со ссылкой на другую строку?

0 голосов
/ 10 июля 2020

df: 

End_Dt_Id Start_Date     End_Date
18AUG19   12-08-2019    18-08-2019  -- date format DD/MM/YYYY
25AUG19   19-08-2019    25-08-2019
01SEP19   26-08-2019    01-09-2019
08SEP19   02-09-2019    08-09-2019
15SEP19   09-09-2019    15-09-2019
22SEP19   16-09-2019    22-09-2019
12SEP19   23-09-2019    29-09-2019

Мне нужно добавить еще 4 недели к моему фрейму данных, который будет зависеть от прошлой недели в моем df, например, последняя неделя будет этой строкой "29SEP19 23-09-2019 29-09-2019 "из-за max (End_Date) после этого мне нужно добавить еще четыре недели, как показано в выходных данных.

df_output: 

End_Dt_Id Start_Date     End_Date
18AUG19   12-08-2019    18-08-2019  -- date format DD/MM/YYYY
25AUG19   19-08-2019    25-08-2019
01SEP19   26-08-2019    01-09-2019
08SEP19   02-09-2019    08-09-2019
15SEP19   09-09-2019    15-09-2019
22SEP19   16-09-2019    22-09-2019
29SEP19   23-09-2019    29-09-2019
05OCT19   30-09-2019    05-10-2019
12OCT19   06-10-2019    12-10-2019
19OCT19   13-10-2019    19-10-2019
26OCT19   20-10-2019    26-10-2019

1 Ответ

1 голос
/ 10 июля 2020

Я не уверен, что понимаю лог c, но это дает результат, который вы ищете: 

last_row = df.sort_values('End_Date')[-1:]
new_rows = []
start_date = last_row['Start_Date'].iloc[0]
end_date = last_row['End_Date'].iloc[0]
for i in range(1,5):

    start_date = end_date + dt.timedelta(days=1)
    end_date = end_date + dt.timedelta(days=7)
    end_dt_id = dt.datetime.strftime(end_date, '%d%b%y').upper()
    new_rows.append([end_dt_id,start_date, end_date])
    
df = pd.concat([
    df, 
    pd.DataFrame(new_rows, columns=['End_Dt_Id', 'Start_Date', 'End_Date'])
])
for col in ['Start_Date', 'End_Date']:
    df[col] = pd.to_datetime(df[col]).dt.strftime('%d-%m-%Y')

Возвращает: 

End_Dt_Id  Start_Date    End_Date
  18AUG19  12-08-2019  18-08-2019
  25AUG19  19-08-2019  25-08-2019
  01SEP19  26-08-2019  01-09-2019
  08SEP19  02-09-2019  08-09-2019
  15SEP19  09-09-2019  15-09-2019
  22SEP19  16-09-2019  22-09-2019
  12SEP19  23-09-2019  12-09-2019
  19SEP19  13-09-2019  19-09-2019
  26SEP19  20-09-2019  26-09-2019
  03OCT19  27-09-2019  03-10-2019
  10OCT19  04-10-2019  10-10-2019
...