7天差异的Python增量答案

【问题标题】：Python delta for 7 day difference7天差异的Python增量
【发布时间】：2020-10-21 05:54:13
【问题描述】：

我有一个数据框 df，我想计算 7 天时间段内的增量：

  Monday   Tuesday   Wednesday   Thursday   Friday    Sat     Sun   

  5        10         15         20         25        30      35

  1        2          3           4         5         6       7

我想找到第一行的增量，从星期一 (5) 开始，到星期日 (35) 结束

前 7 天时间段的增量为： 35 - 5 = 30

接下来的 7 天窗口增量为： 7 - 1 = 6 以此类推

日期将从 2020 年 1 月 1 日开始并以 7 天或每周为增量继续。

期望的输出：（带有新创建的日期和增量列的新数据框）

   Date                  Delta

   1/1/2020              30
   1/8/2020              6

这就是我正在做的：

  import pandas as pd
  import numpy as np

  df = pd.read_csv('df.csv')

  df['Delta'] = df['Sunday'] - df['Monday]
  df['Date'] = pd.date_range(start='1/1/2020', periods=len(df), freq='Weeks')




 df2.to_csv('df2.csv')

欢迎提出任何建议

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

让我们尝试通过在freq 中合并倍数来计算date_range

df['Delta']=df.Sun.sub(df.Monday)
df['Date']=pd.Series(pd.date_range(pd.Timestamp('2020-01-01'), periods=7, freq='7d'))

或者干脆

df=df.assign(Delta=df.Sun.sub(df.Monday),Date=pd.Series\
(pd.date_range(pd.Timestamp('2020-01-01'), periods=7, freq='7d')))



  Monday  Tuesday  Wednesday  Thursday  Friday  Sat  Sun  Delta       Date
0       5       10         15        20      25   30   35     30    2020-01-01
1       1        2          3         4       5    6    7      6     2020-01-08

【讨论】：

这很有帮助。让我也试试这个。谢谢@wwnde 有没有办法只用日期和增量来制作新的数据框（不包括周一至周日的其他日子？）
是的，只需调用最后的列列表即可。请尝试df=df.assign(Delta=df.Sun.sub(df.Monday),Date=pd.Series\ (pd.date_range(pd.Timestamp('2020-01-01'), periods=7, freq='7d')))[['Delta','Date']]
还有一个问题。假设我不知道列名，我想将 Delta 与索引一起使用。我会只是 Delta=df[8].sub(df.[0]) ???我也可以这样做吗？ @wwnde
使用整数 loc 访问器，df['Delta']=df.iloc[:,6].sub(df.iloc[:,0])，i 表示整数，: 表示所有行，0 和 6 是列索引
@baxx 我相信这就是pd.Series 所做的。它将输出锁定到现有索引。来自文档Labels need not be unique but must be a hashable type. The object supports both integer- and label-based indexing and provides a host of methods for performing operations involving the index. Statistical methods from ndarray have been overridden to automatically exclude missing data (currently represented as NaN).

【解决方案2】：

# necessary imports
import datetime
import pandas

可以做到：

numdays=5
base = datetime.datetime(2020,1,1)
date_list = [base + datetime.timedelta(days=7*x) for x in range(numdays)]

然后：

df=pd.DataFrame({'Date':date_list})

如果你有另一个值列表，即Deltas_list，你想包含在这个数据框中：

Deltas_list=[0,1,2,3,4]
Deltas=pd.Series(Deltas_list)
df['Delta']=Deltas

df 将是：

    Date    Delta
0   2020-01-01  0
1   2020-01-08  1
2   2020-01-15  2
3   2020-01-22  3
4   2020-01-29  4

【讨论】：

谢谢-我会努力的。这段代码看起来像它创建的日期增量正确吗？它也会显示增量吗？
不，不幸的是，不是增量。我不太明白你所说的三角洲是什么意思。你能试着用其他方式向我解释吗？
是的，如果我不清楚，我很抱歉。它只是取第 1 天列中的任何值和第 7 天列中的任何值的增量 - 第 1 天是星期一，第 7 天是星期日
哦，好的！但是，如果您要增加 7 天差中的天数，所有天数都将是同一天（即星期一或星期二或星期三或...），那么您是否希望所有增量都相同？
我没有得到这部分：35 - 5 = 30; 7 - 1 = 6：这些数字 (35,5,7,1) 是从哪里来的？