python - 调整DataFrame中的异常格式，函数继续返回None

Question

我有一个 pandas 数据框，正在运行此函数来调整时间的格式。时间以独特的方式格式化，并带有一些垃圾值。

我尝试了不同的返回语句，分配不同的值来了解它是如何工作的，并浏览了所有文档，但仍然无法弄清楚为什么这个函数一直返回 None。

df = pd.DataFrame({violation_time: ['+.98P','1037A', '0231P', '1206A', 
'0315P', '7824A']}

def time_converter(times):
    """Converts format of violation_time from HHMMP and HHMMA to datetime, assigns NaN"""
    try:
        for element in times:
            if element[-1] == 'A':
                hour = int(element[0:2])
                minutes = int(element[2:4])  
                result = datetime.time(hour, minutes)
            elif element[-1] =='P':
                hour = int(element[0:2]) + 12
                minutes = int(element[2:4]) 
                result = datetime.time(hour, minutes)
            else:
                result = 'NaN' 
        return result
    except ValueError:
        'NaN'


df['time'] = df.violation_time.apply(time_converter)    

我希望有一个新系列，其中消除了垃圾值，时间格式如下:[10:37,02:31, 00:26, 15:15]我可以通过附加到列表来获取 pandas 之外的这些值，这与 pandas 有什么不同？

Answer 1

以下结果是否正确:

  violation_time      time
0          +.98P      None
1          1037A  10:37:00
2          0231P  14:31:00
3          1206A  12:06:00
4          0315P  15:15:00
5          7824A      None

我将lambda应用为df.violation_time.apply(lambda x: time_converter(x))。而且，您不需要在 time_converter 函数中使用 for 循环。

完整代码如下:

import datetime as datetime
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'violation_time': ['+.98P','1037A', '0231P', '1206A', '0315P', '7824A']})

def time_converter(times):
    """Converts format of violation_time from HHMMP and HHMMA to datetime, assigns NaN"""
    try:
        element = times
        if element[-1] == 'A':
            hour = int(element[0:2])
            minutes = int(element[2:4])  
            result = datetime.time(hour, minutes)
        elif element[-1] =='P':
            hour = int(element[0:2]) + 12
            minutes = int(element[2:4]) 
            result = datetime.time(hour, minutes)
        else:
            result = 'NaN' 
        return result
    except ValueError:
        'NaN'


df['time'] = df.violation_time.apply(lambda x: time_converter(x))  
print (df)