如何根据日期可靠地对记录进行分区？

2024-03-19 01:21:58

根据日期对记录进行分区：一种可靠的方法

简介

在数据集成任务中，经常需要根据特定字段（如日期）将记录分区到不同的子集中。当需要评估两个数据框中针对不同日期的记录的完整性和差异时，这种分区尤其有用。本文将探讨一种可靠的方法，使用 Pandas 根据日期对记录进行分区，以便识别匹配和丢失的记录。

第一步：确定匹配记录 (ABCD 子集)

我们的目标是创建一个 ABCD 子集，其中包含记录数在两个数据框（fd 和 ptmt）中相等的日期。这表明这些记录在两个数据框中具有匹配的计数。我们可以使用 Pandas 的 value_counts() 方法来计算每个日期的记录数，并比较这两个数据框的结果。

# 计算每个日期的记录数
fd_counts = fd["UPI_Date"].value_counts()
ptmt_counts = ptmt["Transaction_Date_rl"].value_counts()

# 比较记录数，找出相等的日期
matching_dates = fd_counts.eq(ptmt_counts)[lambda x: x].index

然后，我们可以使用这些匹配日期的索引来创建 ABCD 子集：

# 创建 ABCD 子集
case_indices["ABCD"]["fd"] = fd[fd["UPI_Date"].isin(matching_dates)].index.tolist()
case_indices["ABCD"]["ptmt"] = ptmt[ptmt["Transaction_Date_rl"].isin(matching_dates)].index.tolist()

第二步：确定不匹配记录 (EFGH 子集)

下一步是创建 EFGH 子集，其中包含记录数在两个数据框中不相同的日期。这表明存在记录差异，或者由于缺失数据而导致的日期在一个数据框中存在而在另一个数据框中不存在。

# 创建 EFGH 子集（fd）
case_indices["EFGH"]["fd"] = fd.index[~fd.index.isin(case_indices["ABCD"]["fd"])].tolist()

# 创建 EFGH 子集（ptmt）
case_indices["EFGH"]["ptmt"] = ptmt.index[~ptmt.index.isin(case_indices["ABCD"]["ptmt"])].tolist()

结论

通过使用这种方法，我们能够根据日期可靠地将记录分区到匹配 (ABCD 子集) 和不匹配 (EFGH 子集) 记录中。这允许我们深入分析记录差异，确定丢失的数据，并提高数据集的完整性。

常见问题解答