パンダは、予想外の結果

Question

を返す私は2つの列のデータフレームを有する：ts（タイムスタンプ）とn（番号）

タイムスタンプを2016-07-15で開始：今

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 

、Iは、ピボット：

を

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

整数の列が日を表していますが、代わりに次の文字が表示されます。

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

ここには何が欠けていますか？そして達成するためのより良い方法があり、同じあなたがgroupby必要

Answer 1

IIUCとapplyでカスタム関数を追加します（表内のnの最初の出現のための日のオフセットを取得しようとしている）：

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 

あなたのコードでは0も得られますが、dtypeのtsはdatetimeの前に値がdatetime（1970-01-01）に変換されます。

私はその後intにdatetimeをキャスト必要がありますが、最初のvaluesによってnumpy arrayに変換思う：

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