如何解决熊猫DateOffset复制其他列
我有一个数据框，其中包含分配给帐户（account_id）的贷款（loan_id），持续时间（loan_duration）和每月的贷款还款（monthly_loan_payment）。
最终，我想提取每个客户每个月的月付款总额。为了到达那里，我试图提取一个数据框，该框为我提供了account_id，每笔贷款的月份和每月还款期以及期限的每个月。假设在07/1993年发放了一笔贷款，每月还款额为1000 $，有效期为12个月，我想返回该行，其中包含12个月的每一个月的account_id，loan_id和每月还款信息持续时间。 df中的每笔贷款都一样。
我尝试了df.groupby('account_id').apply(lambda x: x['date'] + pd.DateOffset(months = x['loan_duration'],axis=1)['monthly_payment'] ，但没有成功。如何在同时复制其他列的内容的同时对每一行进行日期偏移？
解决方法
您可以为每笔贷款创建pd.date_range，并使用df.explode来获取所有的单笔付款。
# sample data
# please always provide a callable line of code with your data
# you can get it with `df.head().to_dict('split')`
df = pd.DataFrame({
'account_id': [1,1,2,3,3],'loan_id': [1,4,5],'date': ['1993-07-01','1993-08-01','1993-09-01','1993-09-01'],'loan_duration_months': [12,6,5,10,10],'monthly_payment': [1000,500,1000,1000]
})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['payment_date'] = [
pd.date_range(start,periods=duration,freq='M')
for start,duration in zip(df['date'],df['loan_duration_months'])
]
df = df.explode('payment_date',ignore_index=True)
输出
account_id loan_id date loan_duration_months monthly_payment payment_date
0 1 1 1993-07-01 12 1000 1993-07-31
1 1 1 1993-07-01 12 1000 1993-08-31
2 1 1 1993-07-01 12 1000 1993-09-30
3 1 1 1993-07-01 12 1000 1993-10-31
4 1 1 1993-07-01 12 1000 1993-11-30
5 1 1 1993-07-01 12 1000 1993-12-31
6 1 1 1993-07-01 12 1000 1994-01-31
7 1 1 1993-07-01 12 1000 1994-02-28
8 1 1 1993-07-01 12 1000 1994-03-31
9 1 1 1993-07-01 12 1000 1994-04-30
10 1 1 1993-07-01 12 1000 1994-05-31
11 1 1 1993-07-01 12 1000 1994-06-30
12 1 2 1993-08-01 6 500 1993-08-31
13 1 2 1993-08-01 6 500 1993-09-30
14 1 2 1993-08-01 6 500 1993-10-31
15 1 2 1993-08-01 6 500 1993-11-30
16 1 2 1993-08-01 6 500 1993-12-31
17 1 2 1993-08-01 6 500 1994-01-31
18 2 3 1993-09-01 5 1000 1993-09-30
19 2 3 1993-09-01 5 1000 1993-10-31
20 2 3 1993-09-01 5 1000 1993-11-30
21 2 3 1993-09-01 5 1000 1993-12-31
22 2 3 1993-09-01 5 1000 1994-01-31
23 3 4 1993-09-01 10 1000 1993-09-30
24 3 4 1993-09-01 10 1000 1993-10-31
25 3 4 1993-09-01 10 1000 1993-11-30
26 3 4 1993-09-01 10 1000 1993-12-31
27 3 4 1993-09-01 10 1000 1994-01-31
28 3 4 1993-09-01 10 1000 1994-02-28
29 3 4 1993-09-01 10 1000 1994-03-31
30 3 4 1993-09-01 10 1000 1994-04-30
31 3 4 1993-09-01 10 1000 1994-05-31
32 3 4 1993-09-01 10 1000 1994-06-30
33 3 5 1993-09-01 10 1000 1993-09-30
34 3 5 1993-09-01 10 1000 1993-10-31
35 3 5 1993-09-01 10 1000 1993-11-30
36 3 5 1993-09-01 10 1000 1993-12-31
37 3 5 1993-09-01 10 1000 1994-01-31
38 3 5 1993-09-01 10 1000 1994-02-28
39 3 5 1993-09-01 10 1000 1994-03-31
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