熊猫-使用相应列中的值将数据框的频率从每天更改为每小时

Question

我有一个带有每日值的数据框，这些列对应于一天中每个小时的度量，每小时对应一列。取而代之的是，我想将每天的值重新采样为每小时，并将列的数量减少到仅1。但是，我对如何执行此操作完全感到困惑。

Answer 1

假设您要摆脱非小时列，一个解决方案是：

result = df.set_index('date')\
    .filter(regex='^h')\
    .stack()\
    .to_frame()

# index values are now tuples such as (2018-01-01, 'h1')
result = result.set_index(result.index.map(
    lambda idx: idx[0] + timedelta(hours=int(idx[1][1:]))
))

Answer 2

下面的代码块创建一个具有两列的新DataFrame：

• ID：此ID是zone_id，日期和一天中的小时的组合。
• 观察：这是属于特定小时（ID）的观察。

代码：

new_data=[]
for index,row in your_DataFrame.iterrows(): 
    zone_id_date=str(row['zone_id'])+'_'+str(row['date']) 
    for hour in range(1,25): 
        ID=zone_id_date+'_h'+str(hour) 
        observation=row['h'+str(hour)] 
        new_row=[ID,observation] 
        new_data.append(new_row) 

output_data=pandas.DataFrame(data=new_data, columns = ['ID', 'observation'])