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我正在尝试从 Pandas 每月存储桶中的表格中计算库存。这是表格：

Goods  |  Incoming  | Date
-------+------------+-----------
'a'    |        10  | 2014-01-10
'a'    |        20  | 2014-02-01
'b'    |        30  | 2014-01-02
'b'    |        40  | 2014-05-13
'a'    |        20  | 2014-06-30
'c'    |        10  | 2014-02-10
'c'    |        50  | 2014-05-10
'b'    |        70  | 2014-03-10
'a'    |        10  | 2014-02-10

到目前为止，这是我的代码：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
  'goods': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a', 'c', 'c', 'b', 'a'], 
  'incoming': [0, 20, 30, 40, 20, 10, 50, 70, 10], 
  'date': ['2014-01-10', '2014-02-01', '2014-01-02', '2014-05-13', '2014-06-30', '2014-02-10', '2014-05-10', '2014-03-10', '2014-02-10']})

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# we don't care about year in this example
df['month'] = df['date'].map(lambda x: x.month)
dfg = df.groupby(['goods', 'month'])['incoming'].sum()
# flatten multi-index
dfg = dfg.reset_index ()
dfg['level'] = dfg.groupby(['goods'])['incoming'].cumsum()
dfg

返回

    goods   month   incoming    level
0   a       1              0    0
1   a       2             30    30
2   a       6             20    50
3   b       1             30    30
4   b       3             70    100
5   b       5             40    140
6   c       2             10    10
7   c       5             50    60

虽然这很好，但我使用的可视化方法需要（1）每组相同数量的数据点（“商品”），（2）时间序列的相同程度（即最早/最晚月份是相同的）所有时间序列）和（3）在任何时间序列中都没有“差距”（min(month) 和 max(month) 之间的一个月，有一个数据点）。

我怎样才能用熊猫做到这一点？请注意，即使这种结构可能有点低效，我还是想坚持一般的事情流程。也许可以插入一些“后处理”来填补空白。

更新

为了总结下面的响应，我选择这样做：

piv = dfg.pivot_table(["level"], "month", "goods")
piv = piv.reindex(np.arange(piv.index[0], piv.index[-1] + 1))
piv = piv.ffill(axis=0)
piv = piv.fillna(0)
piv.index.name = 'month'

我还添加了

piv = piv.stack()
print r.reset_index()

得到一个类似于输入表的表：

   month goods  level
0       1     a      0
1       1     b     30
2       1     c      0
3       2     a     30
4       2     b     30
5       2     c     10
6       3     a     30
7       3     b    100
8       3     c     10
9       4     a     30
10      4     b    100
11      4     c     10
12      5     a     30
13      5     b    140
14      5     c     60
15      6     a     50
16      6     b    140
17      6     c     60
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1 回答 1

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我想你想使用pivot_table：

In [11]: df.pivot_table(values="incoming", index="month", columns="goods", aggfunc="sum")
Out[11]:
goods   a   b   c
month
1       0  30 NaN
2      30 NaN  10
3     NaN  70 NaN
5     NaN  40  50
6      20 NaN NaN

要在几个月内完成填写，您可以重新索引（这感觉有点 hacky，可能有更简洁的方法）：

In [12]: res.reindex(np.arange(res.index[0], res.index[-1] + 1))
Out[12]:
goods   a   b   c
1       0  30 NaN
2      30 NaN  10
3     NaN  70 NaN
4     NaN NaN NaN
5     NaN  40  50
6      20 NaN NaN

这里的一个问题是月份与年份无关，可能最好有一个周期索引：

In [21]: df.pivot_table(values="incoming", index=pd.DatetimeIndex(df.date).to_period("M"), columns="goods", aggfunc="sum")
Out[21]:
goods     a   b   c
2014-01   0  30 NaN
2014-02  30 NaN  10
2014-03 NaN  70 NaN
2014-05 NaN  40  50
2014-06  20 NaN NaN

然后您可以按期间范围重新编制索引：

In [22]: res2.reindex(pd.period_range(res2.index[0], res2.index[-1], freq="M"))
Out[22]:
goods     a   b   c
2014-01   0  30 NaN
2014-02  30 NaN  10
2014-03 NaN  70 NaN
2014-04 NaN NaN NaN
2014-05 NaN  40  50
2014-06  20 NaN NaN

也就是说，你可以对你做同样的事情dfg：

In [31]: dfg.pivot_table(["incoming", "level"], "month", "goods")
Out[31]:
      incoming         level
goods        a   b   c     a    b   c
month
1            0  30 NaN     0   30 NaN
2           30 NaN  10    30  NaN  10
3          NaN  70 NaN   NaN  100 NaN
5          NaN  40  50   NaN  140  60
6           20 NaN NaN    50  NaN NaN

并重新索引。

于 2014-11-14T07:06:58.573 回答