使用 Python 中的入住和退房日期计算每天的预订数量答案

【问题标题】：Count number of booking per day, using check-in and check-out dates in Python使用 Python 中的入住和退房日期计算每天的预订数量
【发布时间】：2021-04-19 16:09:08
【问题描述】：

我正在尝试计算（计数）每天的预订数量。我的数据集包含入住日期、退房日期。每行代表一个预订。

我有以下代码来计算每天的预订数量：

df['duration'] = df['check-in date'] - df['check-out date']
df = df.groupby(['check-in date']).count()

我的问题是我不知道如何将停留时间纳入我的计算中。目前，它只计算每天的预订量，而不考虑停留时间。如果入住日期为 2020 年 1 月 1 日且持续时间为 3 天，我希望此预订计入 2020 年 1 月 1 日、2020 年 2 月 1 日和 2020 年 3 月 1 日。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

无需计算持续时间。使用pd.date_range 获取每行的check-in-date 和check-out-date 之间的日期列表。然后使用.explode 为日期列表中的每个元素创建一个新行。然后使用.value_counts() 获取每个日期的计数。

代码：

out = (df.apply
           (
              lambda x: pd.date_range(
                     x['check-in-date'],  x['check-out-date'], freq = 'd'), 
              axis = 1
            )
          .explode()
          .value_counts()
          .sort_index()
      )

输入：

df = pd.DataFrame({'check-in-date':['1/1/2020', '2/1/2020'],
                  'check-out-date': ['3/1/2020', '5/1/2020']})
>>> df
  check-in-date check-out-date
0    2020-01-01     2020-01-03
1    2020-01-02     2020-01-05

输出：

>>> out
2020-01-01    1
2020-01-02    2
2020-01-03    2
2020-01-04    1
2020-01-05    1
dtype: int64

【讨论】：

【解决方案2】：

例如我们的预订日历是这样的：

in          out
1984-01-01  1984-01-04
1984-01-02  1984-01-04
1984-01-03  1984-01-05
1984-01-04  1984-01-05

首先，我们必须将字符串格式化为日期时间。

df['date_in'] = pd.to_datetime(df['in'], format='%d.%m.%Y')
df['date_out'] = pd.to_datetime(df['out'], format='%d.%m.%Y')
df=df.drop(['in','out'],axis=1)

输出

date_in date_out
1984-01-01  1984-01-04
1984-01-02  1984-01-04
1984-01-03  1984-01-05
1984-01-04  1984-01-05

那么我们必须用 pd.date_range 写入除最后一天之外的所有日期范围。

df['DATE'] = [pd.date_range(s, e, freq='d',closed='left') for s, e in
              zip(pd.to_datetime(df['date_in']), pd.to_datetime(df['date_out']))]

然后爆炸并计数

df.explode('DATE').groupby('DATE').size()

输出

DATE
1984-01-01    1
1984-01-02    2
1984-01-03    3
1984-01-04    2

【讨论】：