熊猫上timestap表枢转返回意想不到的结果

Question

我有两列的数据帧：ts（时间戳）和n（号码）

时间戳开始在2016-07-15：

In [1]: d.head() 
Out[1]: 
         ts n 
0 2016-07-15 00:04:09.444 12 
1 2016-07-15 00:05:01.633 12 
2 2016-07-15 00:05:03.173 31 
3 2016-07-15 00:05:03.970 12 
4 2016-07-15 00:05:04.258 23 

现在

，我枢转：

pd.pivot_table(d, columns='n', values='ts', aggfunc=lambda x: (np.min(x) - pd.Timestamp('2016-07-15')).days) 

我期望看到用整数表示的列代表天，但是我看到：

n 
12 1970-01-01 
23 1970-01-01 
31 1970-01-01 
Name: ts, dtype: datetime64[ns] 

我在这里错过了什么？并有更好的方法来达到同样的（试图让抵消天的n表中的第一次亮相）

Answer 1

IIUC你需要groupby并添加自定义函数apply：

print (d.groupby('n')['ts'].apply(lambda x: (x.min() - pd.Timestamp('2016-07-15')).days)) 
n 
12 0 
23 0 
31 0 
Name: ts, dtype: int64 

在您的代码中，您也可以获得0，但值会转换为datetime（1970-01-01），因为ts的dtype之前为datetime。

我觉得那么就需要投datetime到int，但首先由values转换为numpy array：

s = pd.pivot_table(d, columns='n', 
         values='ts', 
         aggfunc=lambda x: (np.min(x) - pd.Timestamp('2016-07-15')).days) 
s = s.values.astype(int) 
print (s) 
n 
12 0 
23 0 
31 0 
Name: ts, dtype: int64