给定一个月的第一天的值，为该月的其他日子添加值

Question

我有一个数据帧df1，看起来像这样。日期格式为M/D/y。

<表类> 日期 tbody><<tr>1/1/20011002/1/2001101

好了，这就满足您的要求了。但是，您自己的数据不一致。你的文本说你把数字加到库存中;在第一天，你减去这个数字，但你加上其余的。

所以，给定"x1.csv":

date,inventory
1/1/2001,100
2/1/2001,101
3/1/2001,103

和"x2.csv"

date,update
1/1/2001,2
1/2/2001,3
1/3/2001,-2
1/4/2001,0
2/1/2001,5
2/2/2001,3
2/3/2001,-10
3/1/2001,0
3/2/2001,0

Python代码:

import csv
import pandas as pd
f1 = csv.reader( open('x1.csv'))
f2 = csv.reader( open('x2.csv'))
# Read the first file into a dictionary.
inventory = {}
for row in f1:
if row[0] != 'date':
inventory[row[0]] = int(row[1])
# Now process each line in the detail list.
current = 0
rows = []
for row in f2:
if row[0] == 'date':
continue
if row[0] in inventory:
current = inventory[row[0]]
rows.append( (row[0],str(current)) )
current += int(row[1])
df = pd.DataFrame( rows, columns=['date','level'])
print(df)

产生如下输出:

date level
0  1/1/2001   100
1  1/2/2001   102
2  1/3/2001   105
3  1/4/2001   103
4  2/1/2001   101
5  2/2/2001   106
6  2/3/2001   109
7  3/1/2001   103
8  3/2/2001   103

确切的逻辑还不清楚，但是对于合并的全局逻辑，您可以在月份期间使用merge:

df2['a'] += df2.merge(df1,
left_on=pd.to_datetime(df2['date'], dayfirst=False).dt.to_period('M'),
right_on=pd.to_datetime(df1['date'], dayfirst=False).dt.to_period('M'),
how='left', suffixes=('_', '')
)['a']

输出:

date    a
0  1/1/2001  102
1  1/2/2001  103
2  1/3/2001   98
3  1/4/2001  100

中间体输出:

df2.merge(df1,
left_on=pd.to_datetime(df2['date'], dayfirst=False).dt.to_period('M'),
right_on=pd.to_datetime(df1['date'], dayfirst=False).dt.to_period('M'),
how='left', suffixes=('_', '')
)['a']
0    100
1    100
2    100
3    100
Name: a, dtype: int64