forループ内のパンダクエリ条件

Question

私は、各旅行の日時情報とユーザIDを持つ旅行データを持っています。私は、そのユーザーの次回の旅行のdatetime情報で "next_trip"という新しい列を作成しようとしています。ここで

はAll_Dataという名前のデータサンプル（パンダのデータフレーム）、です：

HoraDTRetirada  idpass              

2016-02-17 15:36:00 39579449489  
2016-02-24 19:13:00 48663837456  
2016-02-26 09:20:00 72986744521  
2016-02-28 12:11:00 85935174645  
2016-02-28 14:55:00 11533148958 

私はこれを行うに思っ方法は、最初にすることによって、彼の次の旅行を見つけ、その後、それぞれ異なるユーザー旅行のため、日時によってエントリをソートしてユーザーID（idpass）によるフィルタリング（クエリによる）。私が再インデックス化するのは、重複エラーが発生したためです。 そして、ここでは、私がこれまでに作ってみたコードです：

unique_ids = All_Data['idpass'].unique() 
temp = All_Data.sort_values('HoraDTRetirada') 
temp['index'] = np.arange(len(temp)) 
temp = temp.set_index('index') 

for row in unique_ids: 
    temp["next_trip"]=temp.query('idpass == "%s"' % row)["HoraDTRetirada"].shift(-1) 

私の問題は、forループに関連しています。これを手動で行い、クエリ条件で使用するidpassの値を選択すると、そのユーザーのトリップの正しいエントリが新しい列（next_trip）として取得されますが、forループを使用してすべてのidpass値に対して行われるようにしようとすると、私はNaTしか得ません。

何か助けていただければ幸いです。ありがとう！

Answer 1

あなたがDataFrameGroupBy.shiftとgroupby必要があるようだ：

#data changed for no NaT output - need size of each group 2 or more 
print (All_Data) 
     HoraDTRetirada  idpass 
0 2016-02-17 15:36:00 39579449489 
1 2016-02-24 19:13:00 39579449489 
2 2016-02-26 09:20:00 39579449489 
3 2016-02-28 12:11:00 85935174645 
4 2016-02-28 14:55:00 85935174645 


All_Data = All_Data.sort_values('HoraDTRetirada') 
All_Data['next_trip'] = All_Data.groupby('idpass')['HoraDTRetirada'].shift(-1) 
print (All_Data) 
     HoraDTRetirada  idpass   next_trip 
0 2016-02-17 15:36:00 39579449489 2016-02-24 19:13:00 
1 2016-02-24 19:13:00 39579449489 2016-02-26 09:20:00 
2 2016-02-26 09:20:00 39579449489     NaN 
3 2016-02-28 12:11:00 85935174645 2016-02-28 14:55:00 
4 2016-02-28 14:55:00 85935174645     NaN