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我正在尝试在我的数据框中构建 3 个单独的列,用于使用 DatetimeIndex 的时间戳 HOUR、DAY、MONTH 的值。
对于无法复制的数据,我深表歉意,因为我的数据集是从 CSV 文件中读取的。
boilerDf = pd.read_csv('C:\\Users\\Python Scripts\\Deltadata.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
print(boilerDf.info())
返回:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 23797 entries, 2017-10-25 05:00:08.436000 to 2018-01-02 05:45:14.419000
Data columns (total 3 columns):
hwr 23797 non-null float64
hws 23797 non-null float64
oat 23797 non-null float64
dtypes: float64(3)
memory usage: 743.7 KB
None
我可以在 pandas.pydata.org 网站上看到它们是我尝试做的 3 种方法,除了我想创建单独的数据框(列):
DatetimeIndex.month
DatetimeIndex.day
DatetimeIndex.hour
下面的代码不适用于为日期时间索引的小时添加单独的数据框列...有什么想法吗?
boilerDf['Hour'] = boilerDf.DatetimeIndex.hour
亲切的问候
我在Github上也有上传的数据: bbartling/Data on Github
最佳答案
我最初建议使用 .index.strftime() 作为答案。然而,Henry 也找到了 jezrael 的 Pandas time series data Index from a string to float它返回整数类型的列。因此,我在这里包含了后者的扩展版本。使用两种不同的方法时,输出结果略有不同。
from numpy.random import randint
import pandas as pd
# Create a df with a date-time index with data every 6 hours
rng = pd.date_range('1/5/2018 00:00', periods=5, freq='6H')
df = pd.DataFrame({'Random_Number':randint(1, 10, 5)}, index=rng)
# Getting different time information in columns of type object
df['year'] = df.index.strftime('%Y')
df['month'] = df.index.strftime('%b')
df['date'] = df.index.strftime('%d')
df['hour'] = df.index.strftime('%H')
df['Day_of_week'] = df.index.strftime('%a')
# Getting different time information in columns of type integer
df['year'] = df.index.year
df['month'] = df.index.month
df['date'] = df.index.day
df['hour'] = df.index.hour
df['Day_of_week'] = df.index.dayofweek
df.head()
Random_Number year month date hour Day_of_week
date
2018-01-05 00:00:00 8 2018 Jan 05 00 Fri
2018-01-05 06:00:00 8 2018 Jan 05 06 Fri
2018-01-05 12:00:00 1 2018 Jan 05 12 Fri
2018-01-05 18:00:00 4 2018 Jan 05 18 Fri
2018-01-06 00:00:00 7 2018 Jan 06 00 Sat
Random_Number year month date hour Day_of_week
2018-01-05 00:00:00 3 2018 1 5 0 4
2018-01-05 06:00:00 1 2018 1 5 6 4
2018-01-05 12:00:00 9 2018 1 5 12 4
2018-01-05 18:00:00 5 2018 1 5 18 4
2018-01-06 00:00:00 8 2018 1 6 0 5
关于Python Pandas DatetimeIndex.hour,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48588498/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!