我想創建一個參考日期列 - 1 年的新列并顯示相應的值：
import pandas as pd
Input DF
df = pd.DataFrame({'consumption': [0,1,3,5], 'date':[pd.to_datetime('2017-04-01'),
pd.to_datetime('2017-04-02'),
pd.to_datetime('2018-04-01'),
pd.to_datetime('2018-04-02')]})
>>> df
consumption date
0 2017-04-01
1 2017-04-02
3 2018-04-01
5 2018-04-02
Expected DF
df = pd.DataFrame({'consumption': [0,1,3,5],
'prev_year_consumption': [np.NAN,np.NAN,0,1],
'date':[pd.to_datetime('2017-04-01'),
pd.to_datetime('2017-04-02'),
pd.to_datetime('2018-04-01'),
pd.to_datetime('2018-04-02')]})
>>> df
consumption prev_year_consumption date
0 NAN 2017-04-01
1 NAN 2017-04-02
3 0 2018-04-01
5 1 2018-04-02
所以 prev_year_consumption 只是消費列中的值，其中動態地從日期中減去 1 年。
在 SQL 中，我可能會做類似的事情
SELECT df_past.consumption as prev_year_consumption, df_current.consumption
FROM df as df_current
LEFT JOIN ON df df_past ON year(df_current.date) = year(df_past.date) - 1
感謝任何提示
uj5u.com熱心網友回復：
中的符號pandas類似。我們仍然在做一個 selfmerge但是我們需要指定right_on(or left_on) 的 aDateOffset為 1 年：
new_df = df.merge(
df,
left_on='date',
right_on=df['date'] pd.offsets.DateOffset(years=1),
how='left'
)
new_df：
date consumption_x date_x consumption_y date_y
0 2017-04-01 0 2017-04-01 NaN NaT
1 2017-04-02 1 2017-04-02 NaN NaT
2 2018-04-01 3 2018-04-01 0.0 2017-04-01
3 2018-04-02 5 2018-04-02 1.0 2017-04-02
我們可以進一步drop和rename列來獲得準確的輸出：
new_df = df.merge(
df,
left_on='date',
right_on=df['date'] pd.offsets.DateOffset(years=1),
how='left'
).drop(columns=['date_x', 'date_y']).rename(columns={
'consumption_y': 'prev_year_consumption'
})
new_df：
date consumption_x prev_year_consumption
0 2017-04-01 0 NaN
1 2017-04-02 1 NaN
2 2018-04-01 3 0.0
3 2018-04-02 5 1.0
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