Python 数据帧在重复行上执行计算

我有一个数据框，连续几天从网站上抓取数百万行广告ID，格式如下：

ad-id           Date scraped
SSE-AD-3469148  15-Apr
OAG-AD-12583686 15-Apr
OAG-AD-10476872 15-Apr
SSE-AD-3037758  15-Apr
OAG-AD-12583686 16-Apr
OAG-AD-10476872 16-Apr
SSE-AD-3037758  16-Apr
OAG-AD-10476872 17-Apr
SSE-AD-3037758  17-Apr

我只想输出唯一的广告id，但是我需要知道每个广告id的开始和结束刮取日期，如下所示：

ad-id           First scrape    Last Scrape
SSE-AD-3469148  15-Apr          15-Apr
OAG-AD-12583686 15-Apr          16-Apr
OAG-AD-10476872 15-Apr          17-Apr
SSE-AD-3037758  15-Apr          17-Apr

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用熊猫生产这种食物最省时的方法是什么？我只能想到涉及循环的方法，这对于几百万行来说将是非常缓慢的。

我只能希望你有真实的日期，而不是“4月17日”作为文本值

最有效的方法可能是首先按日期排序，然后对

ad id

执行

groupby

，获取第一个和最后一个值

通过选择不对groupby结果进行排序，您可以稍微提高速度，例如，

df.groupby（'ad-id'，sort=False）.

df.sort_values('Date scraped', inplace=True)
>>> df.groupby('ad-id')['Date scraped'].agg({'First Scrape': 'first', 'Last Scrape': 'last'})

                    Last Scrape First Scrape
ad-id                                       
    OAG-AD-10476872      17-Apr       15-Apr
    OAG-AD-12583686      16-Apr       15-Apr
    SSE-AD-3037758       17-Apr       15-Apr
    SSE-AD-3469148       15-Apr       15-Apr

有100万条记录的计时

np.random.seed(0)
ad_id = ['SSE-' + str(i) for i in np.random.random_integers(1, 500, 1000000)]
ts = pd.to_datetime(['{0}-{1}-{2}'.format(year, month, day) for year, month, day in zip(years, months, days)])
df = pd.DataFrame({'ad-id': ad_id, 'Date scraped': ts})

%%timeit -n 10
df.sort_values('Date scraped', inplace=True)
df.groupby('ad-id')['Date scraped'].agg({'First Scrape': 'first', 'Last Scrape': 'last'})
10 loops, best of 3: 277 ms per loop

>>> df.groupby('ad-id')['Date scraped'].agg({'First Scrape': 'first', 'Last Scrape': 'last'}).head()
        Last Scrape First Scrape
ad-id                           
SSE-1    2015-12-28   2000-01-02
SSE-10   2015-12-25   2000-01-01
SSE-100  2015-12-25   2000-01-01
SSE-101  2015-12-26   2000-01-05
SSE-102  2015-12-28   2000-01-01

# Slightly faster if you don't sort the results.
%%timeit -n 10
df.sort_values('Date scraped', inplace=True)
df.groupby('ad-id', sort=False)['Date scraped'].agg({'First Scrape': 'first', 'Last Scrape': 'last'})
10 loops, best of 3: 268 ms per loop

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我认为有一些

max

和

min

功能，但仍然需要将数百万个日期解析为可比较的内容。Alexander，实际上有很多额外的列我没有包括在OP中。每个额外的列都应该是广告id所特有的，所以我想我可以根据所有额外的列进行分组，但是有没有一种通用的方法来保留这些额外的列呢？

df2=df.groupby（'ad-id'）.first（）

df2.rename（列={'Date scraped'：'first Scrape'}）

last\u Scrape=df.groupby（'ad-id'）['Date scraped'].agg（{'last Scrape'：'last'}）

df2=df2.join（最后一次刮伤）