我有一个简单的DataFrame,看起来像这样:
TimeStamp, Value
1-Jan 06:10, 5
1-Jan 08:15, 7
1-Jan 15:30, 3
2-Jan 07:05, 1
2-Jan 10:15, 3
2-Jan 13:30, 2
如何将第三列添加到同一个DataFrame中,以便向我显示' Value'的最大值。每一天,每隔一天重置一次?我希望DataFrame看起来像这样:
TimeStamp, Value, DayMax
1-Jan 06:10, 5, 7
1-Jan 08:15, 7, 7
1-Jan 15:30, 3, 7
2-Jan 07:05, 1, 3
2-Jan 10:15, 3, 3
2-Jan 13:30, 2, 3
我尝试使用.rolling().max(...)
,但问题是我需要最大值,即使在较早的行中,遇到最大值之前,以及达到min_periods
之前。此外,我需要每天重置最大值,因此忽略window
参数。
我希望避免循环和复杂的代码操作,因为我将在一个非常大的DataFrame上进行,所以更喜欢内置的东西!
答案 0 :(得分:4)
如果您使用to_datetime
将TimeStamp列转换为日期时间,则可以在该日期groupby
并致电transform
以返回每天最大值的系列:< / p>
In [54]:
df['TimeStamp'] = pd.to_datetime(df['TimeStamp'], format='%d-%b %H:%M')
df
Out[54]:
TimeStamp Value
0 1900-01-01 06:10:00 5
1 1900-01-01 08:15:00 7
2 1900-01-01 15:30:00 3
3 1900-01-02 07:05:00 1
4 1900-01-02 10:15:00 3
5 1900-01-02 13:30:00 2
In [55]:
df['DayMax'] = df.groupby(df['TimeStamp'].dt.date)['Value'].transform('max')
df
Out[55]:
TimeStamp Value DayMax
0 1900-01-01 06:10:00 5 7
1 1900-01-01 08:15:00 7 7
2 1900-01-01 15:30:00 3 7
3 1900-01-02 07:05:00 1 3
4 1900-01-02 10:15:00 3 3
5 1900-01-02 13:30:00 2 3