熊貓映射列

Question

我的數據框看起來是這樣的：

DATE  INTV  Y 
2005-11-10 00:00:00.000 0 
2005-11-10 00:30:00.000 0 
2005-11-10 01:00:00.000 0 
2005-11-10 01:30:00.000 1 
2005-11-10 02:00:00.000 1 
2005-11-10 02:30:00.000 0 
... 
2005-11-10 22:00:00.000 1 
2005-11-10 22:30:00.000 3 
2005-11-10 23:00:00.000 3 
2005-11-10 23:30:00.000 0 

我想重新映射INTV列如下：

00:00:00.000 = 1 
00:30:00.000 = 2 
01:00:00.000 = 3 
01:30:00.000 = 4 
... 
23:00:00.000 = 47 
23:30:00.000 = 48 

我有一本字典和.MAP功能試過，但didnt按我想要的方式工作。

Answer 1

假設INTV柱是datetime柱那麼這是微不足道的，

df.INTV = df.INTV.dt.hour * 2 + df.INTV.dt.minute/30 + 1 

假設它是一個datetime.time柱就顯得有點tricker作爲dt不支持datetime.time對象熊貓，

df.INTV = pd.to_datetime(df.Date.dt.strftime('%Y-%m-%d ') + df.INTV.astype(str))) 
df.INTV = df.INTV.dt.hour * 2 + df.INTV.dt.minute/30 + 1 

在這裏，我們只是製作一個虛擬datetime對象從Date和INTV列，然後提取上面的小時和分鐘。

Answer 2

您應該能夠定義一個「重映射」功能來進行所需的更改，然後將其應用於INTV系列。

df['INTV']=df['INTV'].apply(remap_func) 

Answer 3

使用map由字典，對於相同的格式由str[0]使用split並選擇第一列表：

d = dict(zip(pd.date_range('2015-01-01', '2015-01-01 23:59:59', freq='30T') 
       .strftime('%H:%M:%S'), range(1, 49))) 

print (d) 

{'00:30:00': 2, '13:30:00': 28, '07:00:00': 15, '19:30:00': 40, '12:00:00': 25, 
'10:30:00': 22, '01:30:00': 4, '14:30:00': 30, '21:00:00': 43, '11:00:00': 23, 
'16:00:00': 33, '06:30:00': 14, '05:00:00': 11, '03:00:00': 7, '20:00:00': 41, 
'06:00:00': 13, '01:00:00': 3, '18:00:00': 37, '15:00:00': 31, '09:00:00': 19, 
'19:00:00': 39, '02:30:00': 6, '23:00:00': 47, '02:00:00': 5, '08:30:00': 18, 
'14:00:00': 29, '17:00:00': 35, '13:00:00': 27, '21:30:00': 44, '04:30:00': 10, 
'07:30:00': 16, '18:30:00': 38, '16:30:00': 34, '23:30:00': 48, '00:00:00': 1, 
'17:30:00': 36, '05:30:00': 12, '10:00:00': 21, '11:30:00': 24, '15:30:00': 32, 
'22:00:00': 45, '20:30:00': 42, '04:00:00': 9, '09:30:00': 20, '03:30:00': 8, 
'08:00:00': 17, '12:30:00': 26, '22:30:00': 46} 

df['new']=df['INTV'].str.split('.').str[0].map(d) 
print (df) 
     DATE   INTV Y new 
0 2005-11-10 00:00:00.000 0 1 
1 2005-11-10 00:30:00.000 0 2 
2 2005-11-10 01:00:00.000 0 3 
3 2005-11-10 01:30:00.000 1 4 
4 2005-11-10 02:00:00.000 1 5 
5 2005-11-10 02:30:00.000 0 6 
6 2005-11-10 22:00:00.000 1 45 
7 2005-11-10 22:30:00.000 3 46 
8 2005-11-10 23:00:00.000 3 47 
9 2005-11-10 23:30:00.000 0 48 

詳情：

print (df['INTV'].str.split('.').str[0]) 
0 00:00:00 
1 00:30:00 
2 01:00:00 
3 01:30:00 
4 02:00:00 
5 02:30:00 
6 22:00:00 
7 22:30:00 
8 23:00:00 
9 23:30:00 
Name: INTV, dtype: object 

另一個，改進josh溶液：

dates = pd.to_datetime(df['INTV']) 
df['new']= dates.dt.hour * 2 + dates.dt.minute//30 + 1 
print (df) 
     DATE   INTV Y new 
0 2005-11-10 00:00:00.000 0 1 
1 2005-11-10 00:30:00.000 0 2 
2 2005-11-10 01:00:00.000 0 3 
3 2005-11-10 01:30:00.000 1 4 
4 2005-11-10 02:00:00.000 1 5 
5 2005-11-10 02:30:00.000 0 6 
6 2005-11-10 22:00:00.000 1 45 
7 2005-11-10 22:30:00.000 3 46 
8 2005-11-10 23:00:00.000 3 47 
9 2005-11-10 23:30:00.000 0 48 

細節 - dat e是並不重要，如果只分析時間是今天加入：

print (dates) 
0 2017-10-17 00:00:00 
1 2017-10-17 00:30:00 
2 2017-10-17 01:00:00 
3 2017-10-17 01:30:00 
4 2017-10-17 02:00:00 
5 2017-10-17 02:30:00 
6 2017-10-17 22:00:00 
7 2017-10-17 22:30:00 
8 2017-10-17 23:00:00 
9 2017-10-17 23:30:00 
Name: INTV, dtype: datetime64[ns]