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python - 在具有日期的多列上具有多个条件的子集 Pandas 数据框

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 02:07:03 25 4
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我有一个数据框如下:

  slot_id class        day   base_date
0 1 A Monday 2019-01-21
1 2 B Tuesday 2019-01-22
2 3 C Wednesday 2019-01-23
3 4 C Wednesday 2019-01-23
4 5 C Thursday 2019-01-24

具有以下信息:

example.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8 entries, 0 to 7
Data columns (total 4 columns):
slot_id 8 non-null int64
class 8 non-null object
day 8 non-null object
base_date 8 non-null object
dtypes: int64(1), object(3)
memory usage: 200.0+ bytes

我想获取带有 class == "C"base_date 最小的行。我尝试了很多 min 的组合,但都没有成功,比如这个:

example[(example['class']=="C") & min(example['base_date'])]

上面的代码有什么问题?我怎样才能得到满足上述条件的整行?完整的示例数据框:

{'slot_id': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8}, 'class': {0: 'A', 1: 'B', 2: 'C', 3: 'C', 4: 'C', 5: 'C', 6: 'D', 7: 'E'}, 'day': {0: 'Monday', 1: 'Tuesday', 2: 'Wednesday', 3: 'Wednesday', 4: 'Thursday', 5: 'Tuesday', 6: 'Thursday', 7: 'Saturday'}, 'base_date': {0: datetime.date(2019, 1, 21), 1: datetime.date(2019, 1, 22), 2: datetime.date(2019, 1, 23), 3: datetime.date(2019, 1, 23), 4: datetime.date(2019, 1, 24), 5: datetime.date(2019, 1, 22), 6: datetime.date(2019, 1, 24), 7: datetime.date(2019, 1, 26)}}
example['base_date'] = pd.to_datetime(example['base_date'].astype(str), format='%d%m%Y')
example['base_date'] = example['base_date'].dt.date

最佳答案

您可以使用idxmin:

pd.to_datetime(df.loc[df['class'] == 'C', 'base_date']).idxmin()
# 2

df.iloc[pd.to_datetime(df.loc[df['class'] == 'C', 'base_date']).idxmin()]

slot_id 3
class C
day Wednesday
base_date 2019-01-23
Name: 2, dtype: object

如果您需要重复执行此操作,更好的解决方案是将“base_date”预先转换为 datetime 类型:

df['base_date'] = pd.to_datetime(df['base_date'], errors='coerce')
df.iloc[df.loc[df['class'] == 'C', 'base_date'].idxmin()]

slot_id 3
class C
day Wednesday
base_date 2019-01-23 00:00:00
Name: 2, dtype: object

关于python - 在具有日期的多列上具有多个条件的子集 Pandas 数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54450983/

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