Question

这个问题也许太基础了，对此表示歉意。

但是我正在尝试创建一个for循环，该循环将根据条件在熊猫数据框中输入值1或0。

import pandas as pd

def checkHour6(time):
    val = 0
    if  time == 6:
        val = 1 
    return val

def checkHour7(time):
    val = 0
    if  time == 7:
        val = 1 
    return val

def checkHour8(time):
    val = 0
    if  time == 8:
        val = 1 
    return val

def checkHour9(time):
    val = 0
    if  time == 9:
        val = 1 
    return val

def checkHour10(time):
    val = 0
    if  time == 10:
        val = 1 
    return val

我正在尝试的此for循环将从0到23计数，并且我正在尝试在循环过程中构建pandas数据帧，该数据帧将适当地输入值1或0，但是我缺少一些基本的东西作为最终df结果是一个空的数据框。

创建空df：

df = pd.DataFrame({'hour_6':[], 'hour_7':[], 'hour_8':[], 'hour_9':[], 'hour_10':[]})

对于循环：

hour = -1

for i in range(24):
    stuff = []
    hour = hour + 1
    stuff.append(checkHour6(hour))
    stuff.append(checkHour7(hour))
    stuff.append(checkHour8(hour))
    stuff.append(checkHour9(hour))
    stuff.append(checkHour10(hour))
    df.append(stuff)

Answer 1

我建议以下内容：

仅使用一个带有参数的checkHour()函数进行小时设置，
根据pandas.DataFrame.append() documentation， other 参数必须是 DataFrame或类似Series / dict的对象或这些对象的列表，因此列表无法使用，
如果要通过在现有行上追加新行来制作数据框，则必须对其进行分配。

代码如下：

def checkHour(time, hour):
    val = 0
    if time == hour:
        val = 1 
    return val

df = pd.DataFrame({'hour_6':[], 'hour_7':[], 'hour_8':[], 'hour_9':[], 'hour_10':[]})

hour = -1

for i in range(24):
    stuff = {}
    hour = hour + 1
    stuff['hour_6'] = checkHour(hour, 6)
    stuff['hour_7'] = checkHour(hour, 7)
    stuff['hour_8'] = checkHour(hour, 8)
    stuff['hour_9'] = checkHour(hour, 9)
    stuff['hour_10'] = checkHour(hour, 10)
    df = df.append(stuff, ignore_index=True)

结果如下：

>>> print(df)
    hour_6  hour_7  hour_8  hour_9  hour_10
0      0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
1      0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
2      0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
3      0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
4      0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
5      0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
6      1.0     0.0     0.0     0.0      0.0
7      0.0     1.0     0.0     0.0      0.0
8      0.0     0.0     1.0     0.0      0.0
9      0.0     0.0     0.0     1.0      0.0
10     0.0     0.0     0.0     0.0      1.0
11     0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
12     0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
13     0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
14     0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
15     0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
16     0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
17     0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
18     0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
19     0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
20     0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
21     0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
22     0.0     0.0     0.0     0.0      0.0
23     0.0     0.0     0.0     0.0      0.0

编辑：

正如@Parfait所述，在for循环中使用pandas.DataFrame.append()是不好的，因为它会导致二次复制。为避免这种情况，您可以创建一个词典列表（将来的数据框行），然后调用pd.DataFrame()从中创建一个数据框。代码如下：

def checkHour(time, hour):
    val = 0
    if time == hour:
        val = 1 
    return val

data = []
hour = -1

for i in range(24):
    stuff = {}
    hour = hour + 1
    stuff['hour_6'] = checkHour(hour, 6)
    stuff['hour_7'] = checkHour(hour, 7)
    stuff['hour_8'] = checkHour(hour, 8)
    stuff['hour_9'] = checkHour(hour, 9)
    stuff['hour_10'] = checkHour(hour, 10)
    data.append(stuff)

df = pd.DataFrame(data)

结果如下：

>>> print(df)
    hour_6  hour_7  hour_8  hour_9  hour_10
0        0       0       0       0        0
1        0       0       0       0        0
2        0       0       0       0        0
3        0       0       0       0        0
4        0       0       0       0        0
5        0       0       0       0        0
6        1       0       0       0        0
7        0       1       0       0        0
8        0       0       1       0        0
9        0       0       0       1        0
10       0       0       0       0        1
11       0       0       0       0        0
12       0       0       0       0        0
13       0       0       0       0        0
14       0       0       0       0        0
15       0       0       0       0        0
16       0       0       0       0        0
17       0       0       0       0        0
18       0       0       0       0        0
19       0       0       0       0        0
20       0       0       0       0        0
21       0       0       0       0        0
22       0       0       0       0        0
23       0       0       0       0        0

Answer 2

另一个非常简单的解决方案，如何创建数据框是使用pandas.get_dummies()函数，如下所示：

Info::~Info()
{
  uiMain->actionInfo->setEnabled(true);
    delete ui;
}

Answer 3

快速浏览一下空白问题

hour = -1
stuff = []

for i in range(24):    
    hour = hour + 1
    stuff.append(checkHour6(hour))
    stuff.append(checkHour7(hour))
    stuff.append(checkHour8(hour))
    stuff.append(checkHour9(hour))
    stuff.append(checkHour10(hour))

df.append(stuff)

不过，这可能是整个过程的更好解决方案。

Answer 4

从数据列开始（现在是几小时）然后可以从中查询所有其他比较。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(range(24), columns= ['data'])
for time in range(6,11):
   df[f'hour_{time}'] = df['data']%24==time

df = df.astype(int)

如果需要，可以稍后删除数据列。

    data  hour_6  hour_7  hour_8  hour_9  hour_10
0      0       0       0       0       0        0
1      1       0       0       0       0        0
2      2       0       0       0       0        0
3      3       0       0       0       0        0
4      4       0       0       0       0        0
5      5       0       0       0       0        0
6      6       1       0       0       0        0
7      7       0       1       0       0        0
8      8       0       0       1       0        0
9      9       0       0       0       1        0
10    10       0       0       0       0        1
11    11       0       0       0       0        0
12    12       0       0       0       0        0
13    13       0       0       0       0        0
14    14       0       0       0       0        0
15    15       0       0       0       0        0
16    16       0       0       0       0        0
17    17       0       0       0       0        0
18    18       0       0       0       0        0
19    19       0       0       0       0        0
20    20       0       0       0       0        0
21    21       0       0       0       0        0
22    22       0       0       0       0        0
23    23       0       0       0       0        0

Answer 5

由于{ "followupEventInput": { "name": "event-name", "parameters": { "parameter-name-1": "parameter-value-1", "parameter-name-2": "parameter-value-2" }, "languageCode": "en-US" } }和numpy中的对象模型与一般的Python不同，请考虑避免像使用pandas或list这样的简单可迭代对象那样在循环中构建对象。

实际上，您可以使用DataFrame.pivot来处理您的设置，该列具有24个连续整数，没有任何函数或循环！实际上，您可以轻松返回更多的小时列（即 hour_0 - hour_24 ），也可以返回reindex获得所需的五列：

数据

dict

枢轴

df = (pd.DataFrame({'hour': ['hour' for _ in range(24)]})
        .assign(hour = lambda x: x['hour'] + '_' + pd.Series(range(24)).astype('str'),
                num = 1)
     )

df3.head(5)
#      hour  num
# 0  hour_0    1
# 1  hour_1    1
# 2  hour_2    1
# 3  hour_3    1
# 4  hour_4    1

创建循环程序以将值应用于熊猫df

5 个答案: