python-Pandas Dataframe-带条件/行迭代/上一行计算的最小函数

我有一个数据框,其中有一些记录的开始和结束日期：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Key': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B' ], 
             'StartDate': ['01/01/2015', '01/01/2016', '06/01/2016','10/01/2017', 
                           '01/01/2015', '01/01/2016', '07/15/2016','10/01/2017'], 
               'EndDate': ['12/30/2015', '05/31/2016', '09/30/2017', '12/31/2018', 
                           '12/30/2015', '05/31/2016', '09/30/2017', '12/31/2018']})
df = df[['Key', 'StartDate', 'EndDate']]

print(df)

我的输出如下所示：

 Key   StartDate     EndDate
0   A  01/01/2015  12/30/2015
1   A  01/01/2016  05/31/2016
2   A  06/01/2016  09/30/2017
3   A  10/01/2017  12/31/2018
4   B  01/01/2015  12/30/2015
5   B  01/01/2016  05/31/2016
6   B  07/15/2016  09/30/2017
7   B  10/01/2017  12/31/2018

我需要知道每个键的最早开始日期和最晚结束日期.
我做到了(请让我知道是否有更好的方法可以做到这一点)：

df_start = df.groupby('Key')['StartDate'].min().reset_index(name = 'StartDate')
df_end = df.groupby('Key')['EndDate'].max().reset_index(name = 'EndDate')

final = pd.merge(df_start, df_end, on = 'Key', how = 'left')
print(final)

这给了我这个输出：

  Key   StartDate     EndDate
0   A  01/01/2015  12/31/2018
1   B  01/01/2015  12/31/2018

现在,如果您查看原始数据框中的键“ B”,您将看到第5行的结束日期是2016年5月31日,第6行的开始日期是2016年7月15日,因此这些记录是不连续.日期间隔为1.5个月.如果日期中断超过3天,则仅需要返回连续记录的最早开始日期,因此在这种情况下,所需的输出将是：

Key   StartDate     EndDate
    0   A  01/01/2015  12/31/2018
    1   B  07/15/2016  12/31/2018

我一直在尝试使用“ shift”方法来计算每行的开始日期和上一行的结束日期之间的天数,但是不确定我是否朝着正确的方向前进.我要遍历行吗？我的数据框中有成千上万的记录.

最有效的方法是什么？谢谢.

解决方法:

好的,您需要为定义的连续记录创建一个标记,然后groupby并删除重复项：

df['StartDate'] = pd.to_datetime(df['StartDate'])

df['EndDate'] = pd.to_datetime(df['EndDate'])

consec = (df.groupby('Key').apply(lambda x: x.StartDate - x.EndDate.shift(1) >= pd.timedelta('3 day'))
            .cumsum().reset_index(drop=True))

(df.groupby(['Key',consec])
   .agg({'StartDate':'min','EndDate':'max'})
   .reset_index()
   .drop_duplicates('Key', keep='last')
   .drop('level_1', axis=1))

输出：

  Key  StartDate    EndDate
0   A 2015-01-01 2018-12-31
2   B 2016-07-15 2018-12-31