Tage aus dem vorherigen Datum in Transaktionsdaten mit Pandas

Question

Tage Ich habe einen Datensatz von Transaktionsdaten, wo viele Transaktionen jeden Tag auftreten können, aber nicht alle Tage Transaktionen haben. Ich möchte für jede Transaktion die Anzahl der Tage seit dem nächsten Tag in der Vergangenheit (mit Ausnahme des aktuellen Tages) mit einer Transaktion berechnen.

from StringIO import StringIO 

import pandas as pd 

TESTDATA=StringIO("""time,message 
2015-02-01,x 
2015-02-01,z 
2015-02-02,x 
2015-02-04,y 
2015-02-04,z 
""") 

s = pd.read_csv(TESTDATA, sep=",",parse_dates=[0]) 

Was ich will, ist:

2015-02-01,x,nan 
2015-02-01,z,nan 
2015-02-02,x,1 
2015-02-04,y,2 
2015-02-04,z,2 

Answer 1

Mit merge_asof:

s['time2'] = s['time'] 
df = pd.merge_asof(s, s, left_on='time', right_on='time', allow_exact_matches=False) 
df 
Out[328]: 
     time message_x time2_x message_y time2_y 
0 2015-02-01   x 2015-02-01  NaN  NaT 
1 2015-02-01   z 2015-02-01  NaN  NaT 
2 2015-02-02   x 2015-02-02   z 2015-02-01 
3 2015-02-04   y 2015-02-04   x 2015-02-02 
4 2015-02-04   z 2015-02-04   x 2015-02-02 

df.time - df.time2_y 
Out[330]: 
0  NaT 
1  NaT 
2 1 days 
3 2 days 
4 2 days 
dtype: timedelta64[ns]