python - 如何根据另一列的时间将列添加到 Pandas 数据框

Question

我正在尝试将一列添加到 pandas dataframe 中，插入 Morning、Evening 或 Afternoon ，基于我选择的时间段。

我正在尝试的代码如下:

df_agg['timeOfDay'] = df_agg.apply(lambda _: '', axis=1)
for i in range (len(df_agg)):
        if df_agg['time_stamp'].iloc[i][0].hour < 12:
            df_agg['timeOfDay'].iloc[i] = 'Morning'
        elif df_agg['time_stamp'].iloc[i][0].hour < 17 & df_agg['time_stamp'].iloc[i][0].hour > 12:
            df_agg['timeOfDay'].iloc[i] = 'Afternoon'
        else:
             df_agg['timeOfDay'].iloc[i] = 'Evening'

当我返回我的 df_agg 时，它返回一个空的 timeOfDay 列。有谁知道我在尝试根据一天中的时间将这些元素插入行中时做错了什么？

Answer 1

Pandas
使用 pd.cut 将其按 bin 拆分并给出标签。这种方法也使得创建更细粒度的时隙变得微不足道

df_agg.assign(
    timeOfDay=pd.cut(
        df_agg.time_stamp.dt.hour,
        [-1, 12, 17, 24],
        labels=['Morning', 'Afternoon', 'Evening']))

numpy
使用 searchsorted

hours = df_agg.time_stamp.dt.hour.values
times = np.array(['Morning', 'Afternoon', 'Evening'])

df_agg.assign(timeOfDay=times[np.array([12, 17]).searchsorted(hours)])

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两者都产生

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时间测试
小数据集

大数据集

start = pd.to_datetime('2015-02-24 10:00:00')
rng = pd.date_range(start, periods=10000, freq='1h')

df_agg = pd.DataFrame({'time_stamp': rng, 'a': range(len(rng))})  

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设置
借用@jezrael 的设置df_agg

start = pd.to_datetime('2015-02-24 10:00:00')
rng = pd.date_range(start, periods=12, freq='1h')

df_agg = pd.DataFrame({'time_stamp': rng, 'a': range(len(rng))})  
print (df_agg)