データフレームを週ごとにグループ化し、1週間以内の最小日と最大日を新しい列に取得します
エゴール・マクシモフ
呼び出し日である「call_date」列と週数である「call_week」列を含むデータフレームがあります（週は必ずしも月曜日または日曜日に開始する必要はなく、正確に7日間続くとは限りません）。
私がやりたいのは、「-」で区切られた週の境界日を含む新しい列をデータフレームに追加することです。例えば、我々が持っている場合はWEEK最小持つ68CALL_DATEの2019-04-25最大CALL_DATEのを2019-04-30、新しい列には値が含まれている必要があります2019-04-25 - 2019-04-30。
私は試した： dfg = df.groupby('WEEK')['CALL_DATE'].agg(['min', 'max']).reset_index()
dfg：
次に、これらの最小列と最大列をdfviaに追加しましたjoin。
df = df.join(dfg, lsuffix = 'WEEK', rsuffix = 'WEEK')
ここで、lambda関数を適用して、結果を含む列にこれらの列を連結しようとしています。
df['WEEK_TEXT'] = df.apply(lambda x : x['min'].strftime("%d.%m.%Y") + ' - ' + x['max'].strftime("%d.%m.%Y"))
しかし、エラーが発生します： KeyError: ('min', 'occurred at index CONTACT_ID')
どうすれば修正できますか？
ジェズリール
使用する方が良いですSeries.dt.strftime：
df['WEEK_TEXT'] = df['min'].dt.strftime("%d.%m.%Y") + ' - ' + df['max'].dt.strftime("%d.%m.%Y")
ソリューションではaxis=1、行ごとのプロセスに必要です。
f = lambda x : x['min'].strftime("%d.%m.%Y") + ' - ' + x['max'].strftime("%d.%m.%Y")
df['WEEK_TEXT'] = df.apply(f, axis=1)
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