Question

我正在尝试为我的城市复制this analysis。在此步骤中，我复制并粘贴了该函数以计算日光的小时数，然后将汇总计数（每周和每天）添加到分组的数据集中，然后进行绘图。

问题是，我相信这里使用的map函数的行为会很奇怪（或者在pandas版本中有所改变）。例如，如果我给出weekly.head()，则程序会在hours_of_daylight列中返回此输出，而我希望有一个数字

            Total       East     West         daylight
Date                
2012-10-07  14292.0     7297.0   6995.0       <map object at 0x7f21afcc1ca0>
2012-10-14  16795.0     8679.0   8116.0       <map object at 0x7f21afcc1ca0>
2012-10-21  15509.0     7946.0   7563.0       <map object at 0x7f21afcc1ca0>
2012-10-28  13437.0     6901.0   6536.0       <map object at 0x7f21afcc1ca0>
2012-11-04  12194.0     6408.0   5786.0       <map object at 0x7f21afcc1ca0>

当然，在此matplotlib说没有要绘制的数字数据之后

代码是

daily = data.resample('d').sum()
weekly = data.resample('w').sum()


def hours_of_daylight(date, axis=23.44, latitude=47.61):
    """Compute the hours of daylight for the given date"""
    diff = date - pd.datetime(2000, 12, 21)
    day = diff.total_seconds() / 24. / 3600
    day %= 365.25
    m = 1. - np.tan(np.radians(latitude)) * np.tan(np.radians(axis) * np.cos(day * np.pi / 182.625))
    m = max(0, min(m, 2))
    return 24. * np.degrees(np.arccos(1 - m)) / 180.

# add this to our weekly data
weekly['daylight'] = map(hours_of_daylight, weekly.index)
daily['daylight'] = map(hours_of_daylight, daily.index)

weekly.head()

然后是情节

weekly['daylight'].plot()
plt.ylabel('hours of daylight (Seattle)');

您能帮助我理解这些代码行的问题并获得结果和图表的有效数字吗？

Answer 1

使用Index.map：

weekly['daylight'] = weekly.index.map(hours_of_daylight)
print (weekly)
              Total    East    West   daylight
Date                                          
2012-10-07  14292.0  7297.0  6995.0  11.045208
2012-10-14  16795.0  8679.0  8116.0  10.644852
2012-10-21  15509.0  7946.0  7563.0  10.255305
2012-10-28  13437.0  6901.0  6536.0   9.881095
2012-11-04  12194.0  6408.0  5786.0   9.527645

daily['daylight'] = daily.index.map(hours_of_daylight)

Answer 2

您可以通过在方括号中提供特定的详细信息来尝试.filter（）函数，也可以使用index.map（）获得结构化DF。我个人建议使用.filter（）

在熊猫中使用地图功能

2 个答案: