Python 熊猫-Groupby+；班次未按预期工作

我有一个df，我正在尝试执行

groupby

和

shift

打开。然而，输出不是我想要的

我想将“下一个”

DueDate

切换到以前的日期。因此，如果当前的

DueDate

是1/1，下一个

DueDate

是6/30，那么对于

DueDate==1/1

的所有行，插入一个新列，其中

NextDueDate

是6/30。然后，当当前

DueDate

为6/30时，为

DueDate==6/30的所有行插入下一个
DueDate

Original df
ID Document Date  DueDate
1  ABC      1/31  1/1  
1  ABC      2/28  1/1  
1  ABC      3/31  1/1  
1  ABC      4/30  6/30 
1  ABC      5/31  6/30 
1  ABC      6/30  7/31 
1  ABC      7/31  7/31 
1  ABC      8/31  9/30

Desired output df
ID Document Date  DueDate NextDueDate
1  ABC      1/31  1/1     6/30
1  ABC      2/28  1/1     6/30
1  ABC      3/31  1/1     6/30
1  ABC      4/30  6/30    7/31
1  ABC      5/31  6/30    7/31
1  ABC      6/30  7/31    9/30
1  ABC      7/31  7/31    9/30
1  ABC      8/31  9/30    10/31

我在
df['NextDueDate']=df.groupby（['ID'，'Document']）['DueDate'].shift（-1）
方面有很多变化，但这并不能完全满足我的需要。

s=df.groupby('DueDate',as_index=False).size().to_frame('number').reset_index()
s.DueDate=s.DueDate.shift(-1).fillna('10/31')
s
Out[251]: 
  DueDate  number
0    6/30       3
1    7/31       2
2    9/30       2
3   10/31       1
s.DueDate.repeat(s.number)
Out[252]: 
0     6/30
0     6/30
0     6/30
1     7/31
1     7/31
2     9/30
2     9/30
3    10/31
Name: DueDate, dtype: object
df['Nextduedate']=s.DueDate.repeat(s.number).values
df
Out[254]: 
   ID Document  Date DueDate Nextduedate
0   1      ABC  1/31     1/1        6/30
1   1      ABC  2/28     1/1        6/30
2   1      ABC  3/31     1/1        6/30
3   1      ABC  4/30    6/30        7/31
4   1      ABC  5/31    6/30        7/31
5   1      ABC  6/30    7/31        9/30
6   1      ABC  7/31    7/31        9/30
7   1      ABC  8/31    9/30       10/31

如果您有多个组：

l=[]
for _, df1 in df.groupby(["ID", "Document"]):
    s = df1.groupby('DueDate', as_index=False).size().to_frame('number').reset_index()
    s.DueDate = s.DueDate.shift(-1).fillna('10/31')
    df1['Nextduedate'] = s.DueDate.repeat(s.number).values
    l.append(df1)



New_df=pd.concat(l)

定义一个函数
f
以根据已转移的日期执行替换-

def f(x):
     i = x.drop_duplicates()
     j = i.shift(-1).fillna('10/30')

     return x.map(dict(zip(i, j)))

现在，在
ID
和
文档上的
groupby
+
apply
中调用此函数

df['NextDueDate'] = df.groupby(['ID', 'Document']).DueDate.apply(f)
df

   ID Document  Date DueDate NextDueDate
0   1      ABC  1/31     1/1        6/30
1   1      ABC  2/28     1/1        6/30
2   1      ABC  3/31     1/1        6/30
3   1      ABC  4/30    6/30        7/31
4   1      ABC  5/31    6/30        7/31
5   1      ABC  6/30    7/31        9/30
6   1      ABC  7/31    7/31        9/30
7   1      ABC  8/31    9/30       10/30

如果他在一个有多个
ID
和
Document
类别的数据框架上操作，你不需要
groupby（[“ID”，“Document”，“DueDate”]）
才能得到一个可概括的结果吗？我就是这么想的。代码一直工作到最后一部分。我得到一个值错误，即值的长度与索引的长度不匹配。@WaltReed您填写了吗？@WaltReed然后您需要查看您的样本数据，它是否可以重现您的问题，根据您的样本数据，我无法重现问题…sry