获取 Pandas 中 groupby 中同一列中日期的天数差异

Question

我有一个 pandas dataframe 像这样：

用户身份	代码	最早的日期
一个	N18.1	2016-04-08
一个	N18.2	2017-06-08
一个	N18.3	2018-04-08
乙	N18.1	2016-06-16
乙	N18.2	2016-08-16
C	N18.1	2021-01-11

在代码列中，值总是形成一个指定的列表，这里是 [N18.1,N18.2,N18.3] 等。

我想要一个 dataframe 来显示每个用户从代码 N18.x 依次前进到下一个所需的天数。 我在想这样的事情：

用户身份	N18.1 -> N18.2	N18.2 -> N18.3
一个	426	304
乙	60	不适用
C	不适用	不适用

您的帮助将不胜感激。

Answer 1

对每个组使用DataFrameGroupBy.diff ，为移位code创建帮助列并传递给DataFrame.pivot ：

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

df['diff'] = df.groupby('user_id')['earliest_date'].diff().dt.days
df['code1'] = df.groupby('user_id')['code'].shift() + '->' + df['code']

df = df.pivot('user_id','code1','diff').drop(np.nan, axis=1)
print (df)
code1    N18.1->N18.2  N18.2->N18.3
user_id                            
A               426.0         304.0
B                61.0           NaN
C                 NaN           NaN