Question

我正在迭代可用的行，但它似乎不是最佳的方法 - 它需要永远。

Pandas中是否有特殊方法可以执行此操作。

INIT_TIME = datetime.datetime.strptime(date + ' ' + time, "%Y-%B-%d %H:%M:%S")
#NEED TO ADD DATA FROM THAT COLUMN

df = pd.read_csv(dataset_path, delimiter=',',skiprows=range(0,1),names=['TCOUNT','CORE','COUNTER','EMPTY','NAME','TSTAMP','MULT','STAMPME'])
df = df.drop('MULT',1)
df = df.drop('EMPTY',1)
df = df.drop('TSTAMP', 1)
for index, row in df.iterrows():
    TMP_TIME = INIT_TIME + datetime.timedelta(seconds=row['TCOUNT'])
    df['STAMPME'] = TMP_TIME.strftime("%s")

此外，我添加的日期时间采用以下格式

2017-05-11 11:12:37.100192 1494493957
2017-05-11 11:12:37.200541 1494493957

因此unix时间戳是相同的（并且它是正确的），但是有更好的方法来表示它吗？

Answer 1

假设日期时间正确反映了您尝试做的事情，对于Pandas您应该能够做到：

df['STAMPME'] = df['TCOUNT'].apply(lambda x: (datetime.timedelta(seconds=x) + INIT_TIME).strftime("%s"))

如上所述here，您不应该使用iterrows（）来修改您正在迭代的DF。如果需要逐行迭代（而不是使用apply方法），则可以使用另一个数据对象，例如：列表，保留您正在计算的值，然后从中创建新列。

另外，为了将来参考，itertuples（）方法比iterrows（）快，但它要求你知道每列的索引（即row [x]而不是row [＆＃39; name＆＃39] ;]）

在pandas数据框中为每个添加指定值

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