पांडस पिछड़े 12 महीनों तक बढ़ने

Question

मेरे पास प्रत्येक वर्ष के लिए पाठ्यक्रम नाम के साथ डेटाफ्रेम है। मैं महीनों में अवधि वर्ष से शुरू 2016.

from io import StringIO 

import pandas as pd 

u_cols = ['page_id','web_id'] 
audit_trail = StringIO(''' 
year_id | web_id 
2012|efg 
2013|abc 
2014| xyz 
2015| pqr 
2016| mnp 
''') 

df11 = pd.read_csv(audit_trail, sep="|", names = u_cols ) 

मैं कैसे उच्चतम से शुरू एक नया स्तंभ में महीने जोड़ सकता हूँ खोजने की जरूरत है (यानी bfill की तरह नीचे?)

अंतिम डेटा फ्रेम दिखेगा इस तरह ...

u_cols = ['page_id','web_id' , 'months'] 
audit_trail = StringIO(''' 
year_id | web_id | months 
2012|efg | 60 
2013|abc | 48 
2014| xyz | 36 
2015| pqr | 24 
2016| mnp | 12 
''') 

df12 = pd.read_csv(audit_trail, sep="|", names = u_cols ) 

---

जवाब में से कुछ पर विचार नहीं करते वहाँ कई पाठ्यक्रमों हो सकता है। नमूना डेटा अपडेट कर रहा है ...

from io import StringIO 

import pandas as pd 

u_cols = ['course_name','page_id','web_id'] 
audit_trail = StringIO(''' 
course_name| year_id | web_id 
a|2012|efg 
a|2013|abc 
a|2014| xyz 
a|2015| pqr 
a|2016| mnp 
b|2014| xyz 
b|2015| pqr 
b|2016| mnp 

''') 

df11 = pd.read_csv(audit_trail, sep="|", names = u_cols ) 

Answer 1

>>> df11.assign(months=df11.groupby('course_name').year_id.transform(
     lambda years: range(len(years) * 12, 0, -12))) 
    course_name year_id web_id months 
0   a  2012 efg  60 
1   a  2013 abc  48 
2   a  2014 xyz  36 
3   a  2015 pqr  24 
4   a  2016 mnp  12 
5   b  2014 xyz  36 
6   b  2015 pqr  24 
7   b  2016 mnp  12 

Answer 2

आप उपयोग कर सकते हैं transformarange साथ:

df11['months'] = df11.groupby('course_name')['year_id'] \ 
        .transform(lambda x: np.arange(len(x)*12, 0, -12)) 
print (df11) 
    course_name year_id web_id months 
0   a  2012  efg  60 
1   a  2013  abc  48 
2   a  2014  xyz  36 
3   a  2015  pqr  24 
4   a  2016  mnp  12 
5   b  2014  xyz  36 
6   b  2015  pqr  24 
7   b  2016  mnp  12 

Answer 3

df11.assign(
    months=df11.groupby('course_name').apply(
     lambda x: pd.Series(np.repeat([12], len(x)).cumsum()[::-1]) 
    ).values 
) 

    course_name year_id web_id months 
0   a  2012 efg  60 
1   a  2013 abc  48 
2   a  2014 xyz  36 
3   a  2015 pqr  24 
4   a  2016 mnp  12 
5   b  2014 xyz  36 
6   b  2015 pqr  24 
7   b  2016 mnp  12 

---

की हमें याद दिलाता के लिए और @jezrael @Alexander करने के लिए सभी क्रेडिटकी एक अच्छी विशेषता कि ध्यान में रखते हुए, मैं

df11.assign(months=df11.groupby('course_name').year_id.transform(
    lambda x: np.repeat([12], len(x)).cumsum()[::-1] 
)) 

    course_name year_id web_id months 
0   a  2012 efg  60 
1   a  2013 abc  48 
2   a  2014 xyz  36 
3   a  2015 pqr  24 
4   a  2016 mnp  12 
5   b  2014 xyz  36 
6   b  2015 pqr  24 
7   b  2016 mnp  12