了2006 colunms在大熊貓拆分列

我報下一個數據幀了2006 colunms在大熊貓拆分列

data=read_csv('enero.csv') 
data 

      Fecha   DirViento MagViento 
0 2011/07/01 00:00  318  6.6  
1 2011/07/01 00:15  342  5.5   
2 2011/07/01 00:30  329  6.6   
3 2011/07/01 00:45  279  7.5   
4 2011/07/01 01:00  318  6.0   
5 2011/07/01 01:15  329  7.1   
6 2011/07/01 01:30  300  4.7   
7 2011/07/01 01:45  291  3.1

如何在兩列列出生日期拆分，例如，得到一個數據幀如下：

 Fecha  Hora  DirViento MagViento 
0 2011/07/01 00:00  318  6.6  
1 2011/07/01 00:15  342  5.5   
2 2011/07/01 00:30  329  6.6   
3 2011/07/01 00:45  279  7.5   
4 2011/07/01 01:00  318  6.0   
5 2011/07/01 01:15  329  7.1   
6 2011/07/01 01:30  300  4.7   
7 2011/07/01 01:45  291  3.1

我正在使用熊貓來讀取數據

我嘗試從每月數據庫計算每日平均值，每15分鐘記錄一次每日數據。要做到這一點，利用熊貓和分組的列：日期和時間爲得到一個數據幀如下：

Fecha Hora 
2011/07/01 00:00 -4.4 
      00:15 -1.7 
      00:30 -3.4 
2011/07/02 00:00 -4.5 
      00:15 -4.2 
      00:30 -7.6 
2011/07/03 00:00 -6.3 
      00:15 -13.7 
      00:30 -0.3

這一下，我得到以下

grouped.mean()                   

Fecha  DirRes 
2011/07/01 -3 
2011/07/02 -5 
2011/07/03 -6

來源

2013-10-25 user1345283

這沒有回答我的問題。 – aIKid

將Fecha作爲實際的日期時間對象是不是更好？將parse_dates = ['Fecha']傳遞給read_csv。 –

我同意@AndyHayden，你可以傳遞給'read_csv'一個'parse_dates'參數，這將讀取字符串並嘗試解析它爲一個日期時間，就像這樣：'data = read_csv（'enero.csv'，parse_dates = ['日期星']）' – EdChum

這裏是一個link到相當以前已經回答過的類似問題，希望對您有所幫助。在你的情況下，你可以通過空格分割Fecha中的內容並構建字符串第二部分的列表。然後將內容添加到插入的新列

import pandas as p 
t = p.read_csv('test2.csv') 

#store into a data frame 
df = p.DataFrame(t) 


#update the fecha col value and create new col hora 
lista = [item.split(' ')[2] for item in df['Fecha']] 
listb = p.Series([item.split(' ')[0] for item in df['Fecha']]) 
df['Fecha'].update(listb) 
df['Hora'] = lista 

#change Hora position 
#I am not sure whether this is efficient or not 
#as I am also quite new to Pandas 
col = df.columns.tolist() 
col = col[-1:]+col[:-1] 
col[0], col[1] = col[1], col[0] 

df = df[col] 

print df

希望這可以解決您的問題，這裏是輸出。

 Fecha Hora DirViento MagViento 
0 2011/07/01 00:00  318  6.6 
1 2011/07/01 00:15  342  5.5 
2 2011/07/01 00:30  329  6.6 
3 2011/07/01 00:45  279  7.5 
4 2011/07/01 01:00  318  6.0 
5 2011/07/01 01:15  329  7.1 
6 2011/07/01 01:30  300  4.7 
7 2011/07/01 01:45  291  3.1

來源

2013-10-25 02:34:49 fyr0049

了2006 colunms在大熊貓拆分列

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