如何在 Python Pandas 的 DataFrame 中根据日期创建列？

【问题标题】：How to create columns based on date in DataFrame in Python Pandas?如何在 Python Pandas 的 DataFrame 中根据日期创建列？
【发布时间】：2021-03-31 05:40:08
【问题描述】：

我有如下数据框：

rng = pd.date_range('2020-12-01', periods=5, freq='D')
df = pd.DataFrame({"ID" : ["1", "2", "1", "1", "2"],
                   "Date" : rng,
                   "kind" : ["active", "not_active", "active", "active", "not_active"],
                   "status" : ["b2", "b2", "g8", "g8", "v10"]})

我需要创建 DataFrame，它将显示最后一个活动和最后一个非活动协议的状态。下面我上传结果示例：

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe date aggregation

【解决方案1】：

如果日期时间已排序，您可以使用DataFrame.pivot_table:

df = (df.pivot_table(index='ID', columns='kind', values='status', aggfunc='last')
        .reset_index()
        .rename_axis(None, axis=1))

如果不确定是否排序添加DataFrame.sort_values:

df = (df.sort_values(['ID','Date'])
        .pivot_table(index='ID', columns='kind', values='status', aggfunc='last')
        .reset_index()
        .rename_axis(None, axis=1))
print (df)
  ID active not_active
0  1     g8        NaN
1  2    NaN        v10

【讨论】：