Question

假设有一个数据框有 2 列 ds, y（fbprophet https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html 的输入）

        ds        y
2021-03-17  3135.73
2021-03-18  3027.99
2021-03-19  3074.96
2021-03-22  3110.87
2021-03-23  3110.87
2021-03-24  3110.87
2021-03-25  3110.87

这是生成此数据框的代码

data = \
    {
    'ds':['2021-03-17','2021-03-18','2021-03-19','2021-03-22','2021-03-23','2021-03-24','2021-03-25'],
    'y':['3135.73','3027.99','3074.96','3110.87','3110.87','3110.87','3110.87']
    }

df = pd.DataFrame(data)

我如何生成 2 个新的布尔列 on_season、off_season

基于循环中的“日期”？

例如，如果 ds 列在 date 和 date-2 之间，则 on_season=TRUE, off_season = OFF

自这里循环中的日期以来所需的输出是“2021-03-19”、“2021-03-25”。所以 on_season 介于 '2021-03-19' 和 '2021-03-17' 和 '2021-03-25' 和 '2021-03-23' 之间。

        ds        y    on_season    off_season     
2021-03-17  3135.73         TRUE         FALSE  
2021-03-18  3027.99         TRUE         FALSE
2021-03-19  3074.96         TRUE         FALSE  
2021-03-22  3110.87        FALSE          TRUE
2021-03-23  3110.87         TRUE         FALSE
2021-03-24  3110.87         TRUE         FALSE
2021-03-25  3110.87         TRUE         FALSE

这是工作进度代码

    # the date in a loop
    for date in ['2021-03-19','2021-03-25']:

        date_str=''

        date_str=date_str.join(date) # convert date from list into string

        on_season=pd.to_datetime(date_str)

        on_season = on_season.strftime("%Y-%m-%d")

        #try to make the day range

        off_season=pd.to_datetime(date_str) - timedelta(2) 

        off_season=off_season.strftime("%Y-%m-%d") # convert datetime object to string

        # I am stuck in the dataframe part

Answer 1

看来您只需要计算相邻行之间的 ds 差异：

df.ds = pd.to_datetime(df.ds)
# check if difference between two rows are smaller than 2
df['on_season'] = df.ds.diff().dt.days.fillna(0) < 2
df['off_season'] = ~df['on_season']

df
          ds        y  on_season  off_season
0 2021-03-17  3135.73       True       False
1 2021-03-18  3027.99       True       False
2 2021-03-19  3074.96       True       False
3 2021-03-22  3110.87      False        True
4 2021-03-23  3110.87       True       False
5 2021-03-24  3110.87       True       False
6 2021-03-25  3110.87       True       False

pandas 数据框根据列表中的日期创建一个布尔列

1 个答案: