我想在我的資料集中添加一個與時間戳相對應的列，并按步驟計算一天。也就是說，一年應該有 365 個“步驟”，我希望每個帳戶在第 1 天的所有分組付款在此列中標記為 1，然后第 2 天的所有付款都標記為 2，依此類推直到今天365. 我希望它看起來像這樣：
account time steps
0 A 2022.01.01 1
1 A 2022.01.02 2
2 A 2022.01.02 2
3 B 2022.01.01 1
4 B 2022.01.03 3
5 B 2022.01.05 5
我試過這個：
def day_step(x):
x['steps'] = x.time.dt.day.shift()
return x
df = df.groupby('account').apply(day_step)
但是，它只計算每個月，一旦新的一個月開始，它就會從 1 重新開始。
如何解決此問題以使其提供全年的步數？
uj5u.com熱心網友回復：
GroupBy.transform與firstor Series 一起使用min，減去 column time，將 timedeltas 轉換為 days 并添加1：
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df['steps1'] = (df['time'].sub(df.groupby('account')['time'].transform('first'))
.dt.days
.add(1)
print (df)
account time steps steps1
0 A 2022-01-01 1 1
1 A 2022-01-02 2 2
2 A 2022-01-02 2 2
3 B 2022-01-01 1 1
4 B 2022-01-03 3 3
5 B 2022-01-05 5 5
第一個想法，只有在第一行是January 1：
df['steps'] = df['time'].dt.dayofyear
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