python - 创建一个新变量，它是 python 中另一个变量的每周最小/最大值-6ren

python - 创建一个新变量，它是 python 中另一个变量的每周最小/最大值

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-03 14:40:33

当 A 列的值在一周内最高时，如何将值 1 赋给变量 S？还有，当B的值是一周内的最小值时，如何将值2赋给变量S。我正在处理按日期时间索引的每小时数据。这是我的数据框的样子:

                 A       B      S
datetime            
6/14/2004 1:00  384.5   383.6   0
6/14/2004 2:00  384.3   382.3   0
6/14/2004 3:00  383.3   382.3   0
6/14/2004 4:00  383.3   382.6   0
6/14/2004 5:00  383.3   382.8   0
6/14/2004 6:00  383.3   382.5   0
6/14/2004 7:00  383.3   382.3   0
6/14/2004 8:00  383.8   382.3   0
6/14/2004 9:00  382.8   382.1   0
6/14/2004 10:00 382.6   382.1   0

我曾尝试每周使用重采样并获得最大值，但我不知道如何对此进行编码，因为它比我最初想象的要复杂。这是我希望最终数据的样子。

                  A      B      S
datetime            
6/14/2004 1:00  384.5   383.6   0
6/14/2004 2:00  384.3   382.3   0
6/14/2004 3:00  383.3   382.3   0
6/14/2004 4:00  383.3   382.6   0
6/14/2004 5:00  383.3   382.8   0
6/14/2004 6:00  383.3   382.5   0
6/14/2004 7:00  383.3   382.3   0
6/14/2004 8:00  383.8   382.3   0
6/14/2004 9:00  382.8   382.1   0
6/14/2004 10:00 382.6   382.1   0
6/14/2004 11:00 382.5   381.8   0
6/14/2004 12:00 382.8   382.3   0
6/14/2004 13:00 383.1   382.3   0
6/14/2004 14:00 385.8   382.5   0
6/14/2004 15:00 385.1   383.6   0
6/14/2004 16:00 384.8   383.5   0
6/14/2004 17:00 384.8   382.5   0
6/14/2004 18:00 383.6   382.8   0
6/14/2004 19:00 383.8   382.8   0
6/14/2004 20:00 383.3   382.8   0
6/14/2004 21:00 383.1   382.6   0
6/14/2004 22:00 383.1   382.6   0
6/14/2004 23:00 383.1   382.6   0
6/15/2004 0:00  382.8   382.6   0
6/15/2004 1:00  383.3   382.6   0
6/15/2004 2:00  383.6   382.3   0
6/15/2004 3:00  383.8   382.5   0
6/15/2004 4:00  382.8   382.1   0
6/15/2004 5:00  383.0   382.1   0
6/15/2004 6:00  382.8   382.0   0
... ... ... ...
6/24/2004 20:00 402.8   401.8   0
6/24/2004 21:00 402.3   401.8   0
6/24/2004 22:00 402.3   401.8   0
6/24/2004 23:00 402.1   401.1   0
6/25/2004 0:00  402.1   401.8   0
6/25/2004 1:00  402.1   401.3   0
6/25/2004 2:00  402.1   400.1   0
6/25/2004 3:00  401.6   400.8   0
6/25/2004 4:00  401.5   400.8   0
6/25/2004 5:00  401.3   400.8   0
6/25/2004 6:00  401.1   400.6   0
6/25/2004 7:00  402.1   400.8   0
6/25/2004 8:00  402.1   400.6   0
6/25/2004 9:00  401.6   400.5   0
6/25/2004 10:00 401.8   400.8   0
6/25/2004 11:00 401.5   400.6   0
6/25/2004 12:00 401.3   400.1   0
6/25/2004 13:00 402.8   401.3   0
6/25/2004 14:00 402.8   401.0   **1**
6/25/2004 15:00 401.5   400.1   0
6/25/2004 16:00 401.6   400.6   0
6/25/2004 17:00 401.8   401.0   0
6/25/2004 18:00 402.1   400.8   0
6/25/2004 19:00 402.3   400.8   0
6/25/2004 20:00 402.6   401.6   0
6/25/2004 21:00 401.8   401.3   0
6/25/2004 22:00 401.8   400.6   0
6/28/2004 0:00  401.8   401.6   0
6/28/2004 1:00  402.3   401.6   0
6/28/2004 2:00  402.3   401.5   0

对于第一周，S 列在 6/18/2004 18:00 中的值为 1，在 6/15/2004 11:00 中的值为 2对于第二周，列 S 在 6/25/2004 14:00 中的值为 1，在 6/21/2004 18:00

中的值为 2

我想出了四个规则:

1. 当 A = max(A) 在当前周内，将值 1 放入 S。如果 A 最大值在一周内不唯一，则在最后一次出现时将 1 放入 S A 中的最大值。

2. 当 B = min(B) 在当前周内，将值 2 放入 S。如果 B 的最小值在该周内不唯一，则在最后一次出现时将 2 放入 S B 中的最小值。

3. 在所有周内重复此操作。整个数据集每小时可能有 80k+ 数据行。

4. 在每周内:如果 max(A) 和 min(B) 出现在相同的日期时间索引处，则在 S 中保留值 0(不变)。

读取数据的代码如下:

import pandas as pd

url = 'https://www.dropbox.com/s/x7wl75rkzsqgkoj/dataset.csv?dl=1'

p = pd.read_csv(url)
p.set_index('datetime', drop=True, inplace=True)
p

这是一张图片，解释了我希望输出的样子: Final dataframe explanation

最佳答案

所以我减小了数据框的大小，以便我们可以看到一些东西，并且我添加了一个列 week ("w")，以便我们可以更好地检查。

首先，您需要将索引的类型设置为 datetime 对象，以便您可以访问日期属性，例如 week 到 groupby on。

p.index = pd.to_datetime(p.index)
p["w"] = p.index.week 

p                                                                      
                         A      B  S   w
datetime                                
2004-06-14 01:00:00  384.5  383.6  0  25
2004-06-14 09:00:00  382.8  382.1  0  25
2004-06-14 17:00:00  384.8  382.5  0  25
2004-06-15 01:00:00  383.3  382.6  0  25
2004-06-15 09:00:00  382.3  381.6  0  25
2004-06-15 17:00:00  388.6  384.6  0  25
2004-06-16 01:00:00  387.3  387.1  0  25
2004-06-16 09:00:00  388.8  387.6  0  25
2004-06-16 17:00:00  384.5  382.6  0  25
2004-06-17 01:00:00  384.6  383.6  0  25
2004-06-17 09:00:00  385.6  384.0  0  25
2004-06-17 17:00:00  386.8  386.0  0  25
2004-06-18 01:00:00  388.6  387.3  0  25
2004-06-18 09:00:00  387.5  385.8  0  25
2004-06-18 17:00:00  395.8  394.1  0  25
2004-06-21 02:00:00  394.3  392.8  0  26
2004-06-21 10:00:00  393.3  392.3  0  26
2004-06-21 18:00:00  394.8  392.1  0  26
2004-06-22 02:00:00  394.6  393.0  0  26
2004-06-22 10:00:00  394.0  392.6  0  26
2004-06-22 18:00:00  395.3  393.8  0  26
2004-06-23 02:00:00  394.3  393.6  0  26
2004-06-23 10:00:00  395.8  395.0  0  26
2004-06-23 18:00:00  394.6  393.6  0  26
2004-06-24 02:00:00  394.6  393.1  0  26
2004-06-24 10:00:00  397.8  394.8  0  26
2004-06-24 18:00:00  401.3  400.6  0  26
2004-06-25 02:00:00  402.1  400.1  0  26
2004-06-25 10:00:00  401.8  400.8  0  26
2004-06-25 18:00:00  402.1  400.8  0  26
2004-06-28 03:00:00  402.3  401.5  0  27
2004-06-28 11:00:00  402.1  400.8  0  27
2004-06-28 19:00:00  400.3  399.1  0  27
2004-06-29 03:00:00  399.6  399.1  0  27
2004-06-29 11:00:00  397.1  395.3  0  27
2004-06-29 19:00:00  392.3  391.0  0  27
2004-06-30 03:00:00  392.3  391.8  0  27
2004-06-30 11:00:00  393.6  393.1  0  27
2004-06-30 19:00:00  393.5  391.3  0  27

然后，您需要定义每周应用的函数:

def minmax(grp): 
    Amax = grp.A[::-1].idxmax() # reverse your Series since you want the last occurence, and idxmax return the first in case of tie 
    grp.loc[Amax, "S"] = 1  
    Bmin = grp.B[::-1].idxmin()
    if Bmin != Amax:  
        grp.loc[Bmin, "S"] = 2
    else:
        grp.loc[Bmin, "S"] = 0 # no change
    return grp

然后每年每周分组并应用函数:

p.groupby([p.index.week, p.index.year]).apply(minmax)                                 
                         A      B  S   w
datetime                                
2004-06-14 01:00:00  384.5  383.6  0  25
2004-06-14 09:00:00  382.8  382.1  0  25
2004-06-14 17:00:00  384.8  382.5  0  25
2004-06-15 01:00:00  383.3  382.6  0  25
2004-06-15 09:00:00  382.3  381.6  2  25
2004-06-15 17:00:00  388.6  384.6  0  25
2004-06-16 01:00:00  387.3  387.1  0  25
2004-06-16 09:00:00  388.8  387.6  0  25
2004-06-16 17:00:00  384.5  382.6  0  25
2004-06-17 01:00:00  384.6  383.6  0  25
2004-06-17 09:00:00  385.6  384.0  0  25
2004-06-17 17:00:00  386.8  386.0  0  25
2004-06-18 01:00:00  388.6  387.3  0  25
2004-06-18 09:00:00  387.5  385.8  0  25
2004-06-18 17:00:00  395.8  394.1  1  25
2004-06-21 02:00:00  394.3  392.8  0  26
2004-06-21 10:00:00  393.3  392.3  0  26
2004-06-21 18:00:00  394.8  392.1  2  26
2004-06-22 02:00:00  394.6  393.0  0  26
2004-06-22 10:00:00  394.0  392.6  0  26
2004-06-22 18:00:00  395.3  393.8  0  26
2004-06-23 02:00:00  394.3  393.6  0  26
2004-06-23 10:00:00  395.8  395.0  0  26
2004-06-23 18:00:00  394.6  393.6  0  26
2004-06-24 02:00:00  394.6  393.1  0  26
2004-06-24 10:00:00  397.8  394.8  0  26
2004-06-24 18:00:00  401.3  400.6  0  26
2004-06-25 02:00:00  402.1  400.1  0  26
2004-06-25 10:00:00  401.8  400.8  0  26
2004-06-25 18:00:00  402.1  400.8  1  26
2004-06-28 03:00:00  402.3  401.5  1  27
2004-06-28 11:00:00  402.1  400.8  0  27
2004-06-28 19:00:00  400.3  399.1  0  27
2004-06-29 03:00:00  399.6  399.1  0  27
2004-06-29 11:00:00  397.1  395.3  0  27
2004-06-29 19:00:00  392.3  391.0  2  27
2004-06-30 03:00:00  392.3  391.8  0  27
2004-06-30 11:00:00  393.6  393.1  0  27
2004-06-30 19:00:00  393.5  391.3  0  27

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关于python - 创建一个新变量，它是 python 中另一个变量的每周最小/最大值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53743553/

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