求助:python dataframe相同项的两行数相减,几个大神看来都说难

#求助:python dataframe相同项的两行数相减,几个大神看来都说难

数据如下图:
图片说明

要求:
用python构成一个新dataframe,计算出相同Serialsnumber的Receive Date的差。(也就是说算出没部机收到日期的间隔天数)

急,请大神帮忙!!!!
问题补充:
Serialsnumber不只两个是相同的,有写有三个或四个相同的,要求计算出最大和第二大的Receive Date的差值。补充数据如图:
图片说明

3个回答

可以用 DataFrame 的 group 分组,然后对组内的元素查找最大和第二大的日期。
完整代码如下:

from pandas import Series,DataFrame
from datetime import datetime
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
{'Serialsnumber': 'BR85278403 BR85278403 BR85278403 BR85278403 BR85279403 BR85279403 BR85279403 BH58960 BH58960 BH539411 BH539411'.split(), 
 'Receive Date': ['2018-04-03', '2018-10-26', '2019-03-21','2019-07-22', '2017-09-23', '2017-12-14','2018-10-09', '2017-11-02', '2018-04-23','2017-09-09', '2018-05-11',], 
 'QTY': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ,1, 1, 1 ,1]})

print df

g = df.groupby('Serialsnumber')

for name ,group in g:
    #get max Date
    maxDate = group['Receive Date'].max()

    #去掉最大值后得到一个 list ,取这 list 的 max 就是第二大日期了
    list = []
    for temp in group['Receive Date']:
        if temp != maxDate :
            list.append(temp)

    #find the second max Date
    secondDate = max(list)

    #datediff
    datediff = datetime.strptime(maxDate,'%Y-%m-%d')-datetime.strptime(secondDate,'%Y-%m-%d')
    print name,'maxDate is',maxDate,'secondDate',secondDate,'diffDay',datediff

我把日期统一相同格式的了,后面就是直接对分组内的数据按楼主需求进行处理即可。
图片说明

wojiushiwo945you
毕小宝 回复weixin_43428945: datediff.days 就是只保留天数的方式,已经测过可用的。
8 个月之前 回复
wojiushiwo945you
毕小宝 回复weixin_43428945: 这是完整的代码,是在 python2.7 的,你的环境如果是 3.6 的话,改一下 print 用法就可以了。
8 个月之前 回复
wojiushiwo945you
毕小宝 回复weixin_43428945: 是贴的完整代码的呢!
8 个月之前 回复
weixin_43428945
weixin_43428945 回复毕小宝: 其实你上面在代码只返回一个日期,和你图片显示在结果的结果不同,能否提供完整代码?
8 个月之前 回复
weixin_43428945
weixin_43428945 回复毕小宝: datediff.days 不行哟大神,系统保错
8 个月之前 回复
wojiushiwo945you
毕小宝 回复weixin_43428945: 直接取 datediff.days 属性就可以了。
8 个月之前 回复
wojiushiwo945you
毕小宝 回复weixin_43428945: 找找时间的 API 稍微处理一下就可以了。整体的代码就是这样了。
8 个月之前 回复
weixin_43428945
weixin_43428945 有没办法把相减出来后的数据的days去掉,只保留数字?例如244 days,只要244? 因为要这个数字和其他数字做比较,有这个days,类型就不是数字型了,比较不了
8 个月之前 回复
wojiushiwo945you
毕小宝 回复weixin_43428945: 我在考虑用 df 的 group 自定义 apply 的方式来解决。自定义遍历太麻烦了。
8 个月之前 回复
weixin_43428945
weixin_43428945 重新阐述了问题,如主题,谢谢
8 个月之前 回复
wojiushiwo945you
毕小宝 回复weixin_43428945: 把数据文本贴出来,要不然不好造数据。
8 个月之前 回复
weixin_43428945
weixin_43428945 能否告知具体代码应如何写?谢谢!
8 个月之前 回复

df.groupby(by='Serialsnumber').'Receive Date'.max()-df.groupby(by='Serialsnumber').'Receive Date'.min()

weixin_43428945
weixin_43428945 重新阐述了问题,如主题,谢谢
8 个月之前 回复
weixin_43428945
weixin_43428945 重新阐述了问题,如主题,谢谢
8 个月之前 回复
weixin_43428945
weixin_43428945 这个方法好是好,但有写Seiralsnumber不单重复两次,也就是说对应的Receive Date不只两次,有三次,四次的
8 个月之前 回复

A. 你这需求,把数据导入mysql,一个sql语句就搞定了……
B. 用python的话,可以按行读出来Serialsnumber值作为字典的key,时间作为key的value(value为列表格式,记录每个key的所有时间),从而整理出每个key的value列表,最大最小时间相差就行了

weixin_43428945
weixin_43428945 重新阐述了问题,如主题,谢谢
8 个月之前 回复
weixin_43428945
weixin_43428945 有些Seiralsnumber不单重复两次,也就是说对应的Receive Date不只两次,有三次,四次的,所以不能用最大最小来相减;能给出具体代码吗?谢谢
8 个月之前 回复
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