通過根據唯一 ID 將最小值到最大值排序並附加到 python 中的 DataFrame 來轉置多個日期

Question

給定數據是

ID	日期
1個	10/20/2019
2個	11/02/2019
3個	12/12/2019
1個	02/06/2019
1個	2018-05-14
3個	2019 年 5 月 13 日
2個	07/20/2018
3個	08/23/2019
2個	2018/06/25

我想要這種格式

ID	日期 1	日期2	日期3
1個	2018-05-14	02/06/2019	10/20/2019
2個	2018/06/25	07/20/2018	11/02/2019
3個	2019-05-13	08/23/2019	12/12/2019

我正在使用 For Loop 在 4,00,000 多個唯一 ID 上實現它並且它很耗時。 有什么簡單的方法嗎？

我正在使用這段代碼：

每個保單編號都有多個日期，我希望它們按最小值到最大值排列在不同列中的一行中，如第二張表中所述。

f= pd.DataFrame()

for i in range(0,len(uni_pol)):
    d=ct.loc[ct["Policy_no"]== uni_pol[I]]
    t=d.sort values ('DATE", ascending=True).T
    df=pd.DataFrame(t)
    a=df. loc['Policy_no' ]
    col=df.columns
    df['Policy_no']= a.loc[ col[0] ]

    for j in range(0, len(col)):
        nn= str(j+1)
        name="Paydt"+nn
        df[name] = df[col[j]]
        CC= col[j]
        df=df.drop([cc], axi5-1)
        j=j+1

    f = f.append(df. loc[' DATE'])

Answer 1

這是一種方法：

按“日期” sort_values ； 然后groupby並根據日期創建一個列表； 這構建了一個系列。 然后從系列中的列表創建一個 DataFrame：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
s = df.sort_values(by='date').groupby('id')['date'].agg(list)
out = pd.DataFrame(s.tolist(), index=s.index, columns=[f'date{i}' for i in range(1,len(s.iat[0])+1)]).reset_index()

Output：

   id      date1      date2      date3
0   1 2018-05-14 2019-02-06 2019-10-20
1   2 2018-06-25 2018-07-20 2019-11-02
2   3 2019-05-13 2019-08-23 2019-12-12