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Pandas 的特定時間序列數據框

Pandas 的特定時間序列數據框

素胚勾勒不出你 2022-11-09 17:26:59
我有一年的 5 分鐘數據,如下所示:df = pd.DataFrame([['1/1/2019 00:05', 1], ['1/1/2019 00:10', 5],['1/1/2019 00:15', 1], ['1/1/2019 00:20',3], ['1/1/2019 00:25', 1],                   ['1/1/2019 00:30', 2], ['1/1/2019 00:35', 6],['1/1/2019 00:40', 8],['1/1/2019 00:45', 1], ['1/1/2019 00:55', 2],                   ['1/1/2019 01:00', 8],['1/1/2019 01:05', 1], ['1/1/2019 01:10', 5],['1/1/2019 01:15', 1], ['1/1/2019 01:20',3],['1/1/2019 01:25', 1],                   ['1/1/2019 01:30', 2], ['1/1/2019 01:35', 6],['1/1/2019 01:40', 8],['1/1/2019 01:45', 1], ['1/1/2019 01:55', 2],                   ['1/1/2019 02:00', 8]],                  columns = ['Date','Value'])我希望在所有相應期間每小時轉換一次?,F在,每一行對應于特定日期和特定月份的一小時。像這樣的東西:df = pd.DataFrame([['day1hour0month1', 1, 1, 3, 4, 1, 0, 1, 5, 2, 1, 3,3],  ['day1hour1month1', 1, 1, 3, 4, 1, 0, 1, 5, 2, 1, 3,3],                    ['day1hour2month1', 1, 1, 3, 4, 1, 0, 1, 5, 2, 1, 3,3], ['day1hour3month1', 1, 1, 3, 4, 1, 0, 1, 5, 2, 1, 3,3],                    ['day1hour4month1', 1, 1, 3, 4, 1, 0, 1, 5, 2, 1, 3,3], ['day1hour5month1', 1, 1, 3, 4, 1, 0, 1, 5, 2, 1, 3,3],                    ['day1hour6month1', 1, 1, 3, 4, 1, 0, 1, 5, 2, 1, 3,3], ['day1hour7month1', 1, 1, 3, 4, 1, 0, 1, 5, 2, 1, 3,3],                    ['day1hour8month1', 1, 1, 3, 4, 1, 0, 1, 5, 2, 1, 3,3], ['day1hour9month1', 1, 1, 3, 4, 1, 0, 1, 5, 2, 1, 3,3],                    ['day31hour23month12', 1, 1, 8, 0, 6, 5, 3, 1, 1, 2,3,5]],                  columns = ['Date', 'min05', 'min10', 'min15', 'min20', 'min25',                              'min30', 'min35', 'min40', 'min45', 'min50',                             'min55', 'min60'])有沒有辦法使用 Pandas 時間序列功能(不使用 for 循環)來做到這一點?對于實施此操作的任何建議,我將不勝感激。先感謝您!
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1 回答

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慕少森

TA貢獻2019條經驗 獲得超9個贊

根據您的示例數據框:


In [2213]: df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

In [2191]: df1['dmh'] = 'day' + df.Date.dt.day.astype(str) + 'hour' + df.Date.dt.hour.astype(str) + 'month' + df.Date.dt.month.astype(str)


In [2199]: df['minute'] = 'min' + df.Date.dt.minute.astype(str)


In [2211]: df.pivot(index='dmh', columns='minute', values='Value')                                                                                                                                          

Out[2211]: 

minute           min0  min10  min15  min20  min25  min30  min35  min40  min45  min5  min55

dmh                                                                                       

day1hour0month1   NaN    5.0    1.0    3.0    1.0    2.0    6.0    8.0    1.0   1.0    2.0

day1hour1month1   8.0    5.0    1.0    3.0    1.0    2.0    6.0    8.0    1.0   1.0    2.0

day1hour2month1   8.0    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN   NaN    NaN


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