Question

我的DataFrame的索引是日期时间，每10分钟一行。我想根据索引的小时值设置列的值。到目前为止，这是我的代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('Data.csv', sep='\t');
df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['DateTime'])
df.set_index('DateTime', inplace=True)

rng = df.index
day_index = rng[(rng.hour >= 8) & (rng.hour < 22)] 
night_index = rng[(rng.hour > 8 ) & (rng.hour <= 22)]

到目前为止一切顺利：以下给出了DF的预期部分：

df.loc[day_index].head()

                     LAeq
DateTime                 
2018-01-16 08:00:00  50.0
2018-01-16 08:10:00  49.4
2018-01-16 08:20:00  49.2
2018-01-16 08:30:00  48.9
2018-01-16 08:40:00  48.1

和

df.loc[night_index].head()

             LAeq
DateTime                 
2018-01-15 23:10:00  42.8
2018-01-15 23:20:00  41.9
2018-01-15 23:30:00  43.5
2018-01-15 23:40:00  45.6
2018-01-15 23:50:00  45.7

我不应该能够设置这些日夜时段的列值，例如：

df.loc[day_index, 'Limit'] = 55
df.loc[night_index, 'Limit'] = 45

两者都给AttributeError: 'bool' object has no attribute 'any'设置这些的最简单方法是什么？我正在使用可怕的非Pythonic（警告这段代码可能会伤到你的眼睛）：

df['Hour'] = df.index.hour

for i in range(len(df.index)):
h = int(df.ix[i]['Hour'])
if (8 <= h < 22):
    df.ix[i, 'Limit'] = 55
else:
    df.ix[i,'Limit'] = 45

哪个很丑，但确实有效。

Answer 1

您需要删除过滤并返回布尔掩码：

day_mask = (rng.hour >= 8) & (rng.hour < 22)
night_mask = (rng.hour > 8 ) & (rng.hour <= 22)


df[day_mask].head()
df[night_mask ].head()

#same as
#df.loc[night_mask ].head()

df.loc[day_mask, 'Limit'] = 55
df.loc[night_mask , 'Limit'] = 45

或更好：

df['limit'] = np.where(day_mask, 55, 45)

根据pandas中索引的小时值设置行值

1 个答案: