Question

我的输入数据如下：

   cat  start               target
0   1   2016-09-01 00:00:00 4.370279
1   1   2016-09-01 00:00:00 1.367778
2   1   2016-09-01 00:00:00 0.385834

我想使用“开始”作为开始日期，使用“目标”作为系列值来构建系列。 iterrows（）正在为“ imp”提取正确的值，但是当附加到time_series时，只有第一个值会传递到所有序列点。每次“ data = imp”拉第0行的原因是什么？

t0 = model_input_test['start'][0] # t0 = 2016-09-01 00:00:00
num_ts = len(model_input_test.index) # num_ts = 1348
time_series = []
for i, row in model_input_test.iterrows():
    imp = row.loc['target']
    print(imp)
    index = pd.DatetimeIndex(start=t0, freq='H', periods=num_ts)
    time_series.append(pd.Series(data=imp, index=index))

A screenshot can be seen here。

系列“ time_series”应如下所示：

2016-09-01 00:00:00    4.370279
2016-09-01 01:00:00    1.367778
2016-09-01 02:00:00    0.385834

但是最终看起来像这样：

2016-09-01 00:00:00    4.370279
2016-09-01 01:00:00    4.370279
2016-09-01 02:00:00    4.370279

我在Sagemaker上使用Jupyter conda_python3。

Answer 1

使用数据框时，通常有更好的方法来执行任务，然后遍历数据框。例如，根据您的情况，您可以这样创建系列：

time_series = (df.set_index(pd.date_range(pd.to_datetime(df.start).iloc[0],
                                        periods = len(df), freq='H')))['target']


>>> time_series
2016-09-01 00:00:00    4.370279
2016-09-01 01:00:00    1.367778
2016-09-01 02:00:00    0.385834
Freq: H, Name: target, dtype: float64
>>> type(time_series)
<class 'pandas.core.series.Series'>

基本上，这是说：“将索引设置为从您的第一个日期开始每小时递增的日期范围，然后使用target列”

Answer 2

给定一个数据帧df以及系列start和target，您可以简单地使用set_index：

time_series = df.set_index('start')['target']

熊猫：使用iterrows（）和pd.Series将值追加到Series

2 个答案: