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python - 日期时间转换 - pandas 速度慢

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-03 15:34:46 28 4
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我有一个如下所示的数据框:

date,time,metric_x
2016-02-27,00:00:28.0000000,31
2016-02-27,00:01:19.0000000,40
2016-02-27,00:02:55.0000000,39
2016-02-27,00:03:51.0000000,48
2016-02-27,00:05:22.0000000,42
2016-02-27,00:05:59.0000000,35

我希望生成一个新列

df['time_slot'] = df.apply(lambda row: time_slot_convert(pd.to_datetime(row['time'])), axis =1)

哪里,

def time_slot_convert(time):
return time.hour + 1

此函数查找该记录的小时数,加 1。

这非常慢。据我所知,数据是作为字符串读取的。有没有更有效的方法可以加快速度?

最佳答案

更快的是删除应用:

df['time_slot'] = pd.to_datetime(df['time']).dt.hour + 1

print (df)
date time metric_x time_slot
0 2016-02-27 00:00:28.0000000 31 1
1 2016-02-27 00:01:19.0000000 40 1
2 2016-02-27 00:02:55.0000000 39 1
3 2016-02-27 00:03:51.0000000 48 1
4 2016-02-27 00:05:22.0000000 42 1
5 2016-02-27 00:05:59.0000000 35 1

关于python - 日期时间转换 - pandas 速度慢,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42611457/

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