如何使用 Python Dataframe 根據日期計算值並存儲在特定列中？

Question

我有一個包含日期、產品、數量和數字列的 Dataframe。基於此 dataframe，我想創建一個新的 Dataframe 和 A1FBZ，其中包含月、年、產品中相應的月、年、測量值列。在新的 dataframe 中，而不是所有日期。

下圖顯示了兩個表：

第一的：

我想要這樣的表：

第二：

Dataframe：

import pandas as pd

data = {'Date': ['01-01-2021', '02-01-2021', '03-01-2021', '01-02-2021', '02-02-2021', '03-02-2021'],
    'product': ['Apple', 'Apple', 'Apple', 'Apple', 'Apple', 'Apple'],
    'quantity': [1,2,3,4,5,6],
    'numbers': [1,2,3,4,5,6]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

誰能幫我解決這個問題？

Answer 1

首先我們需要轉換年、月、日、小時

# change the invoice_date format - String to Timestamp format
df['InvoiceDate'] = pd.to_datetime(df.InvoiceDate, format='%m/%d/%Y %H:%M')
df.insert(loc=2, column='Year_Month', value=df['InvoiceDate'].map(lambda x: 100*x.year + x.month))

df.insert(loc=3, column='Month', value=df.InvoiceDate.dt.month)

# +1 to make Monday=1.....until Sunday=7

df.insert(loc=4, column='Day', value=(df.InvoiceDate.dt.dayofweek)+1)

df.insert(loc=5, column='Hour', value=df.InvoiceDate.dt.hour)