python-numpy.where和字典

Runawaygeek • 6 年前 • 1855 次点击

我可能做错了,或者有比这更好的方法,因为我还是python新手。对任何明显的错误预先道歉。

我有一个pandas数据框,它有一个str列,其中包含日期和时间。它是str,因为时间是“广播”格式的,这意味着一天有29个小时。所以我们会看到像2018年1月1日29:59:59这样的日期。作为第1秒和2018年1月2日06:00:00。

我的目标是将这些数据转换为实时数据。这意味着24到29之间的任何一个小时都需要换班。我已经将str拆分为两个新列['dt']和['ti'],从['ti']中抽出一个小时到一个新列['hr']并将其设为int。

然后我将pd.to_datetime应用于['dt']并添加了一个规则。

df['Dt'] = np.where(df['Hr'] > 23, df['Dt']+pd.DateOffset(1),df['Dt']+pd.DateOffset(0) )

这很好用。

我现在需要将小时更改为实时,例如24=00、25=02等。

我想最好的方法是用一个口述稿并绘制地图,所以我做了一个口述稿,

HourMap = {'24':'00','25':'01','26':'02','27':'03','28':'04','29':'05','30':'06'}

然后写了这个

df['Hr1'] = np.where(df['Hr'] > 23, df.replace({'Hr':HourMap}),df['Hr'])

但我得到一个“价值错误”

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (273,) (273,29) (273,)

我看过数据框中的那些行,它们只是普通的int。在测试时,我可以对它们应用数学(例如df['test']=df['hr']+1。

我确实将它们转换为str并尝试相同的规则,但得到了相同的错误。

我是不是疯了?

谢谢,

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文章 [ 2 ] | 最新文章 6 年前

• 1 楼

jezrael 7 年前

我相信需要改变:

df.replace({'Hr':HourMap})

到 map 如果某些值不匹配并返回 NaN 将其替换为原始值 fillna :

df['Hr'].map(HourMap).fillna(df['Hr'])
#alternative solution if performance is not important in large df
#df['Hr'].replace(HourMap)

因为 df.replace 返回包含替换列的dataframe的所有列 Hr

• 2 楼

Dan 7 年前

你真的不应该在这里用字典,你甚至不需要 np.where . 使用 modulo operator

In [1]: import numpy as np
In [2]: np.arange(31)%24
Out[2]:
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
       17, 18, 19, 20, 21, 22, 23,  0,  1,  2,  3,  4,  5, 6], dtype=int32)

你有24的数字,这是模块的教科书用例。所以完整的代码就是:

df['Hr1'] = df['Hr'] % 24

同样的道理,你可以在没有 在哪里 利用整数除法

df['Dt'] = df['Dt']+pd.DateOffset(Df['Hr']//24)

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