Question

所以我试图逐行将一个函数应用于索引但有一些问题

startDate = '2015-05-01 00:00'
endDate = '2015-05-08 00:00'
idx = pd.date_range(startDate, endDate, freq="1min")
df = pd.DataFrame(columns=['F(t)'])
df = df.reindex(idx, fill_value=0)

def circadian_function(T):
    return math.cos(math.pi*(T-delta)/12)

一切都还可以，但是尝试应用这个功能我不知道该怎么做

df['F(t)'] = df.index.apply(lambda x: circadian_function x[index].hour, axis=1)

我应该使用lambda吗？或者只是申请？

Answer 1

我没有50个代表，所以我无法对@Ted Petrou的答案发表评论; - ; 我只是想说几件你应该知道的事情。

如果您要将df.index.hour提供给carcadian_function，请务必使用numpy代替math。否则翻译将抛出TypeError（我刚刚发现了这一点）。
确保定义delta。

示例：

import numpy as np

def circadian_function(T, delta):
    return np.cos(np.pi * (T-delta) / 12)

@Ted Petrou建议您完全做什么：

df['F(x)'] = circadian_function(df.index.hour, 0.5) #I picked an arbitrary delta

Numpy会自动为您渲染该功能。特德的道具我也学到了一些新东西：＆gt;

Answer 2

仅作为最后结果使用。这可以很容易地进行矢量化。确保定义delta。

 import numpy as np
 df['F(t)'] = np.cos(np.pi*(idx.hour-delta)/12)

Python Pandas逐行使用lambda

2 个答案: