我有一個大型的DataFrame,看起來像這樣：

df =

UPC Unit_Sales Price Price_Change Date

0 22 15 1.99 NaN 2017-10-10

1 22 7 2.19 True 2017-10-12

2 22 6 2.19 NaN 2017-10-13

3 22 7 1.99 True 2017-10-16

4 22 4 1.99 NaN 2017-10-17

5 35 15 3.99 NaN 2017-10-09

6 35 17 3.99 NaN 2017-10-11

7 35 5 4.29 True 2017-10-13

8 35 8 4.29 NaN 2017-10-15

9 35 2 4.29 NaN 2017-10-15

基本上我試圖記錄一旦產品(UPC)的銷售在接下來的7天價格發(fā)生變化后如何反應.我想創(chuàng)建一個新列[‘Reaction’],它記錄從價格變化當天到7天前的單位銷售總和.請記住,有時UPC的價格變化超過2,因此我希望每次價格變動都有不同的金額.

所以我想看到這個：

UPC Unit_Sales Price Price_Change Date Reaction

0 22 15 1.99 NaN 2017-10-10 NaN

1 22 7 2.19 True 2017-10-12 13

2 22 6 2.19 NaN 2017-10-13 NaN

3 22 7 1.99 True 2017-10-16 11

4 22 4 1.99 NaN 2017-10-19 NaN

5 35 15 3.99 NaN 2017-10-09 NaN

6 35 17 3.99 NaN 2017-10-11 NaN

7 35 5 4.29 True 2017-10-13 15

8 35 8 4.29 NaN 2017-10-15 NaN

9 35 2 4.29 NaN 2017-10-18 NaN

困難的是如何在我的數據中設置日期.有時候(比如UPC 35),日期不會超過7天.所以我希望它默認為下一個最近的日期,或者有多少日期(如果少于7天).

這是我嘗試過的：

我將日期設置為日期時間,我想通過.days方法計算天數.

這就是我想要設置代碼的方式(草稿)：

x = df.loc[df['Price_Change'] == 'True']

for x in df:

df['Reaction'] = sum(df.Unit_Sales[1day :8days])

有沒有更容易的方法來做到這一點,也許沒有for循環(huán)？

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python中dataframe合并列名日期到季度_python – 如何在特定日期范围内的pandas列DataFrame中对某些值求和...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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