熊猫在时间序列上向数据框添加列
菲利普·豪梅瑟（Philippe Haumesser）
我已经完成了数据帧聚合，我想添加一个新列，如果到2020年该行中的值> 0，则它将放置1，否则为0。
这是我的代码和数据帧头
df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['TxnDate']).year # add column year
df['client'] = df['Customer'].str.split(' ').str[:3].str.join(' ') # add colum with 3 first word
Datedebut = df['year'].min()
Datefin = df['year'].max()
#print(df)
df1 = df.groupby(['client','year']).agg({'Amount': ['sum']}).unstack()
print(df1)
df1['nb2020']= np.where( df1['year']==2020, 1, 0)
数据框df1在最后一行之前打印是这样的： 
最后一行错误是：KeyError：'year'
谢谢
哈扎诺利
当您执行聚合和未堆叠（df.groupby(['client','year']).agg({'Amount': ['sum']}).unstack()）时，该列的值year已扩展为列，并且这些列是MultiIndex。您可以通过以下方式查看：
print (df1.columns)
然后可以选择它们。
使用MultiIndex列
因此，要选择与2020相匹配的列，您可以使用：
df1.loc[:,df1.columns.get_level_values(2).isin({2020})
您可能可以获取正确的列，然后使用以下命令检查2020是否具有非零值：
df1['nb2020'] = df1.loc[:,df1.columns.get_level_values('year').isin({2020})] > 0
如果您想要1和0（而不是布尔类型），则可以转换为int（使用astype）。
重命名列
如果您认为这有点复杂，则可能还希望将列更改为单个索引。使用类似
df1.columns = df1.columns.get_level_values('year')
要么
df1.columns = df1.columns.get_level_values(2)
接着
df1['nb2020'] = (df1[2020] > 0).astype(int)
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