为每个 id 分区添加下月初答案

【问题标题】：Add beginning of next month per id partition为每个 id 分区添加下月初
【发布时间】：2023-03-20 18:10:02
【问题描述】：

我正在尝试向我的 pandas 数据框中添加一个名为 rev_month 的新列。此列应该是上一行中值的迭代相加。 first_date 列是 datetime64[ns]

这是输入：

id    first_date             revenue_month_number   
1     2020-12-30 15:14:49    1                      
2     2021-03-01 01:36:23    1                     
2     2021-03-01 01:36:23    2
2     2021-03-01 01:36:23    3                      
3     2021-03-02 19:13:56    1                      
3     2021-03-02 19:13:56    2                     
3     2021-03-02 19:13:56    3                       
3     2021-03-02 19:13:56    4                      
3     2021-03-02 19:13:56    5

rev_month 列应该（通过id 迭代）总是从first_date 获取月份的开始，对于revenue_month_number == 1，并为随后的收入_月份_数字再添加一个（开始的）月份值。

期望的输出：

id    first_date             revenue_month_number    rev_month
1     2020-12-30 15:14:49    1                       2020-12-01
2     2021-03-01 01:36:23    1                       2021-03-01
2     2021-03-01 01:36:23    2                       2021-04-01
2     2021-03-01 01:36:23    3                       2021-05-01
3     2021-03-02 19:13:56    1                       2021-03-01
3     2021-03-02 19:13:56    2                       2021-04-01
3     2021-03-02 19:13:56    3                       2021-05-01
3     2021-03-02 19:13:56    4                       2021-06-01
3     2021-03-02 19:13:56    5                       2021-07-01

我尝试了多种方法，但似乎无法成功。

如果有人有建议将不胜感激！

数据框可以通过以下方式重现：

data = {'first_date': ['2020-12-30 15:14:49', '2021-03-01 01:36:23', '2021-03-01 01:36:23',
                       '2021-03-01 01:36:23', '2021-03-02 19:13:56', '2021-03-02 19:13:56',                  
                        '2021-03-02 19:13:56', '2021-03-02 19:13:56', '2021-03-02 19:13:56'],
        'revenue_month_number': [1,1,2,3,1,2,3,4,5]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
df['first_date'] = pd.to_datetime(df['first_date'])

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime pandas-groupby

【解决方案1】：

让我们试试offsets

df['new'] = df.apply(lambda x: x['first_date'] + pd.offsets.MonthEnd(x['revenue_month_number']) +pd.offsets.MonthBegin(-1) , axis=1)
df
Out[43]: 
   id first_date  revenue_month_number        new
0   1 2020-12-30                     1 2020-12-01
1   2 2021-03-01                     1 2021-03-01
2   2 2021-03-01                     2 2021-04-01
3   2 2021-03-01                     3 2021-05-01
4   3 2021-03-02                     1 2021-03-01
5   3 2021-03-02                     2 2021-04-01
6   3 2021-03-02                     3 2021-05-01
7   3 2021-03-02                     4 2021-06-01
8   3 2021-03-02                     5 2021-07-01

【讨论】：

这很漂亮，而且效果很好。谢谢！