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python - 在 Pandas 中如何根据特定的工作日和时间范围进行过滤

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 03:20:14 26 4
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我的数据框看起来像这样。笔记本是 here

     C/A  UNIT       SCP     DATEn     TIMEn    DESCn  ENTRIESn   EXITSn  
0 A002 R051 02-00-00 08-18-12 00:00:00 REGULAR 3759779 1297676
1 A002 R051 02-00-00 08-18-12 04:00:00 REGULAR 3759809 1297680
2 A002 R051 02-00-00 08-18-12 08:00:00 REGULAR 3759820 1297701
3 A002 R051 02-00-00 08-18-12 12:00:00 REGULAR 3759879 1297799
4 A002 R051 02-00-00 08-18-12 16:00:00 REGULAR 3760073 1297863
5 A002 R051 02-00-00 08-18-12 20:00:00 REGULAR 3760367 1297920
6 A002 R051 02-00-00 08-19-12 00:00:00 REGULAR 3760494 1297958
7 A002 R051 02-00-00 08-19-12 04:00:00 REGULAR 3760525 1297962
8 A002 R051 02-00-00 08-19-12 08:00:00 REGULAR 3760545 1297983
9 A002 R051 02-00-00 08-19-12 12:00:00 REGULAR 3760603 1298048
10 A002 R051 02-00-00 08-19-12 16:00:00 REGULAR 3760750 1298104
11 A002 R051 02-00-00 08-19-12 20:00:00 REGULAR 3760982 1298137
12 A002 R051 02-00-00 08-20-12 00:00:00 REGULAR 3761088 1298175
13 A002 R051 02-00-00 08-20-12 04:00:00 REGULAR 3761098 1298186
14 A002 R051 02-00-00 08-20-12 08:00:00 REGULAR 3761130 1298265

此代码将过滤掉七月

july_station = df[['COUNTn']]\
[(df.DATETIMEn >= datetime.datetime.strptime('07-01-13', '%m-%d-%y')) &\
(df.DATETIMEn <= datetime.datetime.strptime('07-31-13', '%m-%d-%y'))]\
.groupby(df.UNIT)\
.sum()

以上代码只过滤月份

如果我必须过滤掉 2013 年 7 月星期五午夜到凌晨 4 点之间的条目怎么办?这是正确的做法吗?

 july_station1 = df[['COUNTn']]\
[(df.DATETIMEn >= datetime.datetime.strptime('07-01-13 00:00 5', '%m-%d-%y %H:%M %A')) &\
(df.DATETIMEn <= datetime.datetime.strptime('07-31-13 04:00 5', '%m-%d-%y %H:%M %A'))]\
.groupby(df.UNIT)\
.sum()

最佳答案

如果您的列是日期时间列,您可以使用 column.dt.weekday(星期一 = 0,星期日 = 6)和 column.dt.hour< 获取工作日和小时。您还可以在系列中使用 between 来更优雅地进行范围比较:

df.DATEn = pd.to_datetime(df.DATEn)
df.TIMEn = pd.to_datetime(df.TIMEn)
mask = (df.DATEn == 4) & df.TIMEn.dt.hour.between(0,4)

关于python - 在 Pandas 中如何根据特定的工作日和时间范围进行过滤,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34914580/

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