遍历熊猫df行并执行操作

Question

我有一个熊猫数据框，如下所示

    Date          SKU     Balance
0   1/1/2017        X1       8
1   1/1/2017        X2      45
2   1/1/2017        X1      47
3   1/1/2017        X2      16
4   2/1/2017        X1      14
5   2/1/2017        X2      67
6   2/1/2017        X2       9
8   2/1/2017        X1      66
9   2/1/2017        X1     158

我的第一个目标是生成每天过滤的多个数据框

我为之编写的

df_1stjan = df.query("Date == \"1/1/2017\"")

我得到了以下结果

    Date          SKU     Balance
0   1/1/2017        X1       8
1   1/1/2017        X2      45
2   1/1/2017        X1      47
3   1/1/2017        X2      16

我的第二个目标是对SKU进行分组，我编写了代码

df_1stjan_uSKU = df_1stjan.groupby(['SKU','Date'], \
                         as_index=False).agg({'Balance':'sum'})

我得到了以下结果

Date          SKU     Balance
0   1/1/2017        X1      55
1   1/1/2017        X2      61

目前，我只能编写代码，一次只生成一个日期

但是我需要编写一个函数或循环以在2017年的所有时间内实现其自动化。

请注意日期列具有字符串dtype

Answer 1

我认为您使自己变得太复杂了。 您已经解决了您自己的问题，但是我建议在初始groupby和agg 之后进行索引。

样本数据框 ：

    Balance Date    SKU
0   8   1/1/2017    X1
1   45  1/1/2017    X2
2   47  1/1/2017    X1
3   16  1/1/2017    X2
4   22  1/2/2017    X3
5   24  1/2/2017    X3
6   25  1/3/2017    X4
7   3   1/3/2017    X4 

groupby与agg

df1 = df.groupby(['Date', 'SKU'], as_index=False).agg({'Balance':'sum'})

    Date    SKU Balance
0   1/1/2017    X1  55
1   1/1/2017    X2  61
2   1/2/2017    X3  46
3   1/3/2017    X4  28

to_datetime转换Date列

df1['Date'] = pd.to_datetime(df1.Date, format='%m/%d/%Y')

date_range与您要访问的所有日期

dr = pd.date_range('20170101','20170103')

loc与循环访问切片的每一天

for d in dr:
    print(df1.loc[df1.Date.isin([d])])

        Date SKU  Balance
0 2017-01-01  X1       55
1 2017-01-01  X2       61

        Date SKU  Balance
2 2017-01-02  X3       46

        Date SKU  Balance
3 2017-01-03  X4       28

Answer 2

如果你先做

df_group = df.groupby(['Date', 'C1', 'C2', 'C3', 'SKU']).sum()

然后，您可以创建dfs，例如：

for date in set(df['Date']):
    df_date = df_group.loc[date].reset_index()
    # and do whatever with df_date, you can save them in a list for example
    # to access them later but maybe the df_group.loc[date].reset_index() is enough for what you need