如何用Pandas判断指定客户是否在上月或前两月有购买行为（特殊日期格式）

核心思路 #

把特殊的年/月格式转成可直接计算的数值（比如1401/08转成1401*12+8=16820），这样就能轻松对比当前月与上月、前两月的关系，避免日期格式转换的麻烦。

具体步骤与代码示例 #

1. 准备示例数据

假设我们有如下购买记录（包含历史购买和本月购买）：

import pandas as pd

# 模拟购买数据：客户、年月（特殊格式）
purchase_data = pd.DataFrame({
    '客户': ['Alice', 'Bob', 'Sara', 'Sara', 'Sara'],
    '年月': ['1401/06', '1401/07', '1401/07', '1401/08', '1401/05']
})

# 提取本月有购买行为的客户列表（这里从数据中筛选，也可根据业务输入）
current_month_customers = purchase_data[purchase_data['年月'] == '1401/08']['客户'].unique()

2. 转换年月为可计算数值

写一个简单函数，把年/月字符串转成整数，方便月份差计算：

def convert_ym_to_num(ym_str):
    year, month = map(int, ym_str.split('/'))
    return year * 12 + month

# 给数据添加转换后的数值列
purchase_data['年月数值'] = purchase_data['年月'].apply(convert_ym_to_num)

3. 确定目标月份（上月、前两月）

先获取当前月份的数值，再计算出需要检查的目标月份数值：

# 动态获取当前月份（从本月购买记录中取，避免硬编码）
current_ym_str = purchase_data[purchase_data['客户'].isin(current_month_customers)]['年月'].unique()[0]
current_ym_num = convert_ym_to_num(current_ym_str)

# 上月=当前数值-1，前两月=当前数值-2
target_ym_nums = {current_ym_num - 1, current_ym_num - 2}

4. 筛选符合折扣条件的客户

检查本月客户是否在上月或前两月有购买记录：

# 筛选出所有目标月份的购买记录
target_purchases = purchase_data[purchase_data['年月数值'].isin(target_ym_nums)]

# 找出同时属于本月购买客户且有目标月份记录的人
eligible_customers = target_purchases[target_purchases['客户'].isin(current_month_customers)]['客户'].unique()

print("符合折扣条件的客户：", eligible_customers)
# 输出：符合折扣条件的客户： ['Sara']

关键说明 #

• 这种数值转换方法天然支持跨年场景，比如1401/01的上月是1400/12，转换后数值为1401*12+1=16813，减1后是16812=1400*12+12，完全正确。
• 当前月份的获取可以根据业务场景调整，比如从系统参数、输入参数中获取，不需要依赖购买数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user17713444