数据框：将基于行的交易数据转换为每个日期的聚合

Question

我以以下格式从 SQLITE 数据库中检索数据（并将其转换为 Pandas 数据帧）：

Driver | Date loading | Date unloading | Loading Adress | Unloading Address
Peter  | 02.05.2020   | 03.05.2020     | 12342, Berlin  | 14221, Utrecht
Peter  | 03.05.2020   | 04.05.2020     | 14221, Utrecht | 13222, Amsterdam
Franz  | 03.05.2020   | 03.05.2020     | 11111, Somewher| 11221, Somewhere2
Franz  | 03.05.2020   | 05.05.2020     | 11223, Upsalla | 14231, Berlin

可以为查询指定日期范围，以便它概述在指定日期范围内哪个司机有哪些运输工具，按日期排序。

我想要做的转换目标是为每个驱动程序制定每周计划，范围内的日期在可用列中排序。所以对于上面的数据，这看起来像下面这样：

Driver | 02.05.2020           | 03.05.2020            | 04.05.2020         | 05.05.2020      |
Peter  | Loading:             | Unloading:              Unloading:
         12342, Berlin          14221, Utrecht          13222, Amsterdam
                                Loading:
                                14221, Utrecht

Franz  |                      | Loading:              |                    | Unloading:
                                11111, Somewher                              14231, Berlin
                                Unloading:
                                11221, Somewhere2
                                Loading:
                                11223, Upsalla

有什么方法可以通过数据帧操作实现所描述的输出？在单个数据列中，我需要保持顺序，即首先加载，然后卸载，然后如果日期相同，则转到下一个数据行。

Answer 1

我将编写我的伪解决方案，实际上它是一个解决方案，它只缺少一个实体，task_id稍后我将详细说明。我将调用您的日期框架（有问题的第一个日期框架）df，并创建一个转换后的版本作为t_df. 这t_df将是一个未透视的表，其中日期和地址是统一的。

我将创建一个数据框，如下所示：

Driver | Date         | Task       | Address 
Peter  | 02.05.2020   | Loading    | 12342, Berlin
Peter  | 03.05.2020   | Unloading  | 14221, Utrecht

有了这个 unpivot 数据框，我现在可以按照您想要的方式旋转它，就像时间表一样。

m,n = df.shape
t_df = pd.DataFrame(columns=['driver', 'date', 'task', 'address'])
t_df['Driver'] = df['Driver'].tolist() * 2
t_df['Date'] = df['Date loading'].tolist() + df['Date unloading'].tolist()
t_df['Address'] = df['Loading Address'].tolist() + df['Unloading Address'].tolist()
t_df['Task'] = ['Loading'] * m + ['Unloading'] * m

现在，我将值任务 + 地址添加为一列。

t_df['Compound'] = t_df[['Task', 'Address']].agg(': '.join, axis=1)

concat_array = lambda x: '; '.join(x)

schedule = pd.crosstab(index=t_df['Driver'], columns=t_df['Date'], values=t_df['Compound'],
    aggfunc=concat_array)

我将得到以下数据框：

Date                02.05.2020  ...                05.05.2020
Driver                          ...                          
Franz                      NaN  ...  Unloading: 14231, Berlin
Peter   Loading: 12342, Berlin  ...                       NaN

现在，正如我在答案一开始所说的那样，假设同一天有多个加载和卸载操作，您需要某种任务标识符来匹配哪个任务属于哪个任务。您需要分配某种类型task_id，然后将其放入Compound列中。

注意：我用于'; '分离任务，您可能想使用其他东西。

您可以在gist中查看完整的代码文件。