Question

我对熊猫很新，我遇到了障碍。我有一个包含时间戳的数据框。我想在我的数据框中添加一列，其中包含自定义句点名称（字符串）。例如：

df = pd.DataFrame(pd.date_range('01-01 00:00', periods='72', freq='H'))

我想创建一个包含自定义句点名称的列df['Periods']。例如，Period1如果时间戳在01-01 00:00和01-02 00:00之间，则Period2。

我在考虑使用cut，但是bins属性似乎只采用整数。

你会做什么？

谢谢。

Answer 1

在df初始化periods中，必须是数字而不是字符串。

我想如何处理这个问题取决于你想要多少个时期。

至少有几种方法：

设置期：

from datetime import time

morning_start = time(7)
morning_end = time(12)
evening_start = time(18)
evening_end = time(22)

periods = {'morning':[morning_start, morning_end], 'evening':[evening_start, evening_end]}

方法1。

def f(x, periods=periods):
    for k, v in periods.items():
        if x.hour >= v[0].hour and x.hour < v[1].hour:
            return k
    return 'unknown_period'

方法2。

for k, v in periods.items():
    df['periods'] = np.where(((v[0].hour <= df.t.apply(lambda x: x.hour)) & (df.t.apply(lambda x: x.hour) <= v[1].hour)), k, 'unknown_period')

定义了两个句点第一种方法更快：

1000 loops, best of 3: 658 µs per loop

VS。第二：

100 loops, best of 3: 3.31 ms per loop

在两个只有两个句号的情况下你可以使它成为单行表达式（不需要遍历periods）：

df['periods'] = np.where((morning_start.hour <= df.t.apply(lambda x: x.hour)) & (df.t.apply(lambda x: x.hour) <= morning_end.hour), 'morning', 'evening')

将时间戳添加到自定义期间

1 个答案: