我有一个数据帧，可以用这个创建：
import pandas as pd
import datetime
#create df
data={'id':[1,1,1,1,2,2,2,2],
'date1':[datetime.date(2016,1,1),datetime.date(2016,7,23),datetime.date(2017,2,26),datetime.date(2017,5,28),
datetime.date(2015,11,1),datetime.date(2016,7,23),datetime.date(2017,6,28),datetime.date(2017,5,23)],
'date2':[datetime.date(2017,5,12),datetime.date(2016,8,10),datetime.date(2017,10,26),datetime.date(2017,9,22),
datetime.date(2015,11,9),datetime.date(2016,9,23),datetime.date(2017,8,3),datetime.date(2017,9,22)]}
df=pd.DataFrame.from_dict(data)
df=df[['id','date1','date2']]
看起来是这样的：
df
Out[83]:
id date1 date2
0 1 2016-01-01 2017-05-12
1 1 2016-07-23 2016-08-10
2 1 2017-02-26 2017-10-26
3 1 2017-05-28 2017-09-22
4 2 2015-11-01 2015-11-09
5 2 2016-07-23 2016-09-23
6 2 2017-06-28 2017-08-03
7 2 2017-05-23 2017-09-22
我需要做的是创建一个名为"newdate"的新列，在groupby['id']级别，它将从date1和date2列中获取所有按日期分组的唯一值，并从date2中日期之后的这些唯一值中给我下一个未来日期。
因此，新的数据帧看起来像：
df
Out[87]:
id date1 date2 newdate
0 1 2016-01-01 2017-05-12 2017-05-28
1 1 2016-07-23 2016-08-10 2017-02-26
2 1 2017-02-26 2017-10-26 None
3 1 2017-05-28 2017-09-22 2017-10-26
4 2 2015-11-01 2015-11-09 2016-07-23
5 2 2016-07-23 2016-09-23 2017-05-23
6 2 2017-06-28 2017-08-03 2017-09-22
7 2 2017-05-23 2017-09-22 None
为了进行澄清，请查看id=2的记录。请注意，第4行中的新日期为2016-07-23。这是因为它是date1&date2，它跟在行4 date2之后。
我们肯定需要使用groupby。我想我们可以使用unique()、np.unique、pd.unique的一些形式来获取日期？但是，你如何选择"下一个"并分配？只是被难住了。。。
其他几点。不要假设数据帧是以任何方式排序的，效率在这里很重要，因为实际的数据帧非常大。还要注意，newdate中的"None"值之所以存在，是因为我们没有表示"NEXT"未来日期，因为子集中的最大日期与date2相同。我们可以用"无"、"南"、"任何"来代表这些。。。
编辑：根据温的回答，如果日期相似，他的回答就会失败。如果您使用此数据集：
data={'id':[1,1,1,1,2,2,2,2],
'date1':[datetime.date(2016,1,1),datetime.date(2016,7,23),datetime.date(2017,2,26),datetime.date(2017,5,28),
datetime.date(2015,11,1),datetime.date(2016,7,23),datetime.date(2017,6,28),datetime.date(2017,5,23)],
'date2':[datetime.date(2017,5,12),datetime.date(2017,5,12),datetime.date(2017,2,26),datetime.date(2017,9,22),
datetime.date(2015,11,9),datetime.date(2016,9,23),datetime.date(2017,8,3),datetime.date(2017,9,22)]}
df=pd.DataFrame.from_dict(data)
df=df[['id','date1','date2']]
那么结果是：
df
Out[104]:
id date1 date2 newdate
0 1 2016-01-01 2017-05-12 2017-05-12
1 1 2016-07-23 2017-05-12 2017-05-28
2 1 2017-02-26 2017-02-26 2017-05-12
3 1 2017-05-28 2017-09-22 NaN
4 2 2015-11-01 2015-11-09 2016-07-23
5 2 2016-07-23 2016-09-23 2017-05-23
6 2 2017-06-28 2017-08-03 2017-09-22
7 2 2017-05-23 2017-09-22 NaN
请注意，第0行的"newdate"应为2017-05-28，即date1&id==1的date2。
我相信融化会让我们更接近。。。
可能不是最快的，这取决于实际的数据帧("非常大"可能意味着任何东西)。基本上有两个步骤——首先为每个日期到下一个日期创建一个查找表。然后将该查找与原始表合并。
#get the latest date for each row - just the max of date1 and date2
df['latest_date'] = df.loc[:, ['date1','date2']].max(axis=1)
#for each date, find the next date - basically create a lookup table
new_date_lookup = (df
.melt(id_vars=['id'], value_vars=['date1', 'date2'])
.loc[:, ['id','value']]
)
new_date_lookup = (new_date_lookup
.merge(new_date_lookup, on="id")
.query("value_y > value_x")
.groupby(["id", "value_x"])
.min()
.reset_index()
.rename(columns={'value_x': 'value', 'value_y':'new_date'})
)
#merge the original and lookup table together to get the new_date for each row
new_df = (pd
.merge(df, new_date_lookup, how='left', left_on=['id', 'latest_date'], right_on=['id','value'])
.drop(['latest_date', 'value'], axis=1)
)
print(new_df)
哪个输出：
id date1 date2 new_date
0 1 2016-01-01 2017-05-12 2017-05-28
1 1 2016-07-23 2016-08-10 2017-02-26
2 1 2017-02-26 2017-10-26 NaN
3 1 2017-05-28 2017-09-22 2017-10-26
4 2 2015-11-01 2015-11-09 2016-07-23
5 2 2016-07-23 2016-09-23 2017-05-23
6 2 2017-06-28 2017-08-03 2017-09-22
7 2 2017-05-23 2017-09-22 NaN
对于第二个例子，添加到编辑中，给出了输出：
id date1 date2 new_date
0 1 2016-01-01 2017-05-12 2017-05-28
1 1 2016-07-23 2017-05-12 2017-05-28
2 1 2017-02-26 2017-02-26 2017-05-12
3 1 2017-05-28 2017-09-22 NaN
4 2 2015-11-01 2015-11-09 2016-07-23
5 2 2016-07-23 2016-09-23 2017-05-23
6 2 2017-06-28 2017-08-03 2017-09-22
7 2 2017-05-23 2017-09-22 NaN