使用数据透视表查找日期索引的差异
使用数据透视表查找日期索引的差异
提问于 2019-10-14 12:08:30
我有一个包含5列的数据帧，如下所示：
ID date account_no service_name amount
0 0 2019-09-01 123456789012 AWS CloudTrail 0.00数据开放时间为9月1日至10月14日，因安全原因不能分享:)
我想比较两个日期(9月21日和10月10日)，找出差异。
下面的代码运行正常。但我想知道是否有更好的方法。
x = df[df.date == "2019-09-21"]
x = x[x.columns[3:]]
x.columns = ["service_name", "2019-09-21"]
y = df[df.date == "2019-10-10"]
y = y[y.columns[3:]]
y.columns = ["service_name", "2019-10-10"]
ndf = x.merge(y, on="service_name")
ndf["diff"] = ndf["2019-09-21"] - ndf["2019-10-10"]
service_name 2019-09-21 2019-10-10 diff
6 EC2 - Other 2.75 2.39 0.36
7 Amazon Elastic Compute Cloud - Compute 0.16 2.54 -2.38我试图找到类似pivot_table的解决方案，在那里我可以得到每周差异，每月差异等的报告。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-10-14 13:10:01
首先使用DataFrame.pivot或DataFrame.pivot_table：
ndf = df.pivot(index='service_name',columns='date',values='amount')
#if aggregation is necessary
#ndf = df.pivot_table(index='service_name',columns='date',values='amount', aggfunc='mean')
ndf["diff"] = ndf["2019-09-21"] - ndf["2019-10-10"]
print (ndf)
date 2019-09-01 2019-09-21 2019-10-10 \
service_name
AWS CloudTrail 0.0 NaN NaN
Amazon Elastic Compute Cloud - Compute NaN 0.16 2.54
EC2 - Other NaN 2.75 2.39
date diff
service_name
AWS CloudTrail NaN
Amazon Elastic Compute Cloud - Compute -2.38
EC2 - Other 0.36 页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/58369992
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