Question

无法从列（周）中提取单个值，但单个值有效。

u = eurusd.loc[eurusd['Local time'] == pd.to_datetime("2014-01-08 03:00:00",format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")].Close
print(u)

输出：

70275    1.36075
Name: Close, dtype: float64

但是当我尝试这个时：

u = eurusd.loc[eurusd['Local time'] == pd.to_datetime(eurusd['Week'],format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")].Close
print(u)

输出：

Series([], Name: Close, dtype: float64)

我也尝试用apply方法做同样的任务，但它似乎只是逐行比较列，而不是迭代的

eurusd['ResultClose'] = eurusd.apply(lambda eurusd: eurusd if eurusd['Local time'] == "2014-01-08 03:00:00" else np.nan,axis=1)

要仔细检查代码：

eurusd.isnull().sum()

输出（显示列中没有插入值）：

Local time        0
Close             0
ResultClose       8760
dtype: int64

下表给出了我试图实现的目标。

初始表

<头>

当地时间	关闭	周
2014-01-01 00:00:00	1.37410	2014-01-08 00:00:00
2014-01-01 01:00:00	1.37410	2014-01-08 01:00:00
2014-01-01 02:00:00	1.37410	2014-01-08 02:00:0
2014-01-08 03:00:00	1.36075	2014-03-08 02:00:0

决赛桌

<头>

当地时间	关闭	周	结果关闭
2014-01-01 00:00:00	1.37410	2014-01-08 00:00:00	1.36075
2014-01-01 01:00:00	1.37410	2014-01-08 01:00:00	.
2014-01-01 02:00:00	1.37410	2014-01-08 02:00:00	.
2014-01-08 03:00:00	1.36075	2014-03-08 02:00:0	.

Answer 1

首先使用 to_datetime() 方法将 'Local time' 和 'Week' 转换为 datetime dtype：

eurusd['Local time']=pd.to_datetime(eurusd['Local time'])
eurusd['Week']=pd.to_datetime(eurusd['Week'])

现在使用布尔掩码和 between() 方法：

mask=eurusd['Local time'].between(eurusd.loc[0,'Week'],eurusd.loc[len(eurusd)-1,'Week'])
value=eurusd.loc[mask,'Close'].reset_index(drop=True)

最后使用assign()方法：

eurusd=eurusd.assign(ResultClose=value)

现在，如果您打印 eurusd，您将获得所需的输出：

        Local time          Close           Week               ResultClose
0   2014-01-01 00:00:00     1.37410     2014-01-08 00:00:00     1.36075
1   2014-01-01 01:00:00     1.37410     2014-01-08 01:00:00     NaN
2   2014-01-01 02:00:00     1.37410     2014-01-08 02:00:00     NaN
3   2014-01-08 03:00:00     1.36075     2014-03-08 02:00:00     NaN

比较同一数据帧的两列并返回同一数据帧的不同列

1 个答案: