时间切片特征衍生

在sql中比较容易处理类似“近n个月金额之和／最大值／最小值／平均值” 这样的变量，使用sum(case when date  then amount else 0 end) 即可，如果是出差在外只能处理离线数据不能使用数据库时，这个时候就要用python去构造时间切片类的特征。整理了自己之前写过的代码，往往都太笨拙和重复。

import pandas as pd
import numpy as np
import time as time
#生成实例数据集
data = pd.DataFrame({'id':['a','a','b','b','a'],
                    'billdate': ['2018-09-01','2018-08-01','2018-08-01','2018-01-01','2018-11-01'],
                    'amount':list(np.random.randint(1,100,5)),
                    'interest':np.random.rand(5),
                    'dt': ['2018-10-01','2018-10-01','2018-11-01','2018-11-01','2018-10-01']
                    })
data

# 首先计算时间差
def month_sub(d1, d2):
    year = int(d1[:4]) - int(d2[:4])
    month = int(d1[5:7]) - i