时间戳

首页 > 解决方案 > Pandas 字符串以并创建两个数据框结尾

python - Pandas 字符串以并创建两个数据框结尾

问题描述

我有一个包含两列的数据框。一个是日期列，其末尾有一个空格和一个小时，它存储为一个字符串。另一列是那个小时的计数。我希望从这些数据中创建两个数据框。一个包含从上午 7 点到下午 6 点的数据或以 7-17 结尾的日期列。另一个日期字符串的值是 18,19,20,21,22,23,0,1,2,3,4,5,6。我环顾四周，但我能找到的大部分信息都是布尔值，比如 pandas.Series.str.endswith。

数据如下：

df
    Date            Count
0   2018-11-20 0    0
1   2018-11-20 1    0
2   2018-11-20 2    0
3   2018-11-20 3    1
4   2018-11-20 4    0
5   2018-11-20 5    0
6   2018-11-20 6    0
7   2018-11-20 7    1
8   2018-11-20 8    6
9   2018-11-20 9    0
10  2018-11-20 10   0
11  2018-11-20 11   0
12  2018-11-20 12   0
13  2018-11-20 13   0
14  2018-11-20 14   2
15  2018-11-20 15   5
16  2018-11-20 16   23
17  2018-11-20 17   0
18  2018-11-20 18   0
19  2018-11-20 19   3

期望的输出：

business_hours_df
    Date            Count
0   2018-11-20 7    1
1   2018-11-20 8    6
2   2018-11-20 9    0
3   2018-11-20 10   0
4   2018-11-20 11   0
5   2018-11-20 12   0
6   2018-11-20 13   0
7   2018-11-20 14   2
8   2018-11-20 15   5
9   2018-11-20 16   23
10  2018-11-20 17   0

non_business_hours_df
    Date            Count
0   2018-11-20 0    0
1   2018-11-20 1    0
2   2018-11-20 2    0
3   2018-11-20 3    1
4   2018-11-20 4    0
5   2018-11-20 5    0
6   2018-11-20 6    0
7   2018-11-20 18   0
8   2018-11-20 19   3

标签： pythonpandas

解决方案

您可以使用布尔掩码：

import pandas as pd

data = [['2018-11-20 0', 0],
        ['2018-11-20 1', 0],
        ['2018-11-20 2', 0],
        ['2018-11-20 3', 1],
        ['2018-11-20 4', 0],
        ['2018-11-20 5', 0],
        ['2018-11-20 6', 0],
        ['2018-11-20 7', 1],
        ['2018-11-20 8', 6],
        ['2018-11-20 9', 0],
        ['2018-11-20 10', 0],
        ['2018-11-20 11', 0],
        ['2018-11-20 12', 0],
        ['2018-11-20 13', 0],
        ['2018-11-20 14', 2],
        ['2018-11-20 15', 5],
        ['2018-11-20 16', 23],
        ['2018-11-20 17', 0],
        ['2018-11-20 18', 0],
        ['2018-11-20 19', 3]]

df = pd.DataFrame(data=data, columns=['Date', 'Count'])

mask = df['Date'].apply(lambda x: 7 <= int(x.split()[-1]) <= 17)

business_hours_df = df[mask]
non_business_hours_df = df[~mask]

print(business_hours_df)
print(non_business_hours_df)

输出

             Date  Count
7    2018-11-20 7      1
8    2018-11-20 8      6
9    2018-11-20 9      0
10  2018-11-20 10      0
11  2018-11-20 11      0
12  2018-11-20 12      0
13  2018-11-20 13      0
14  2018-11-20 14      2
15  2018-11-20 15      5
16  2018-11-20 16     23
17  2018-11-20 17      0
             Date  Count
0    2018-11-20 0      0
1    2018-11-20 1      0
2    2018-11-20 2      0
3    2018-11-20 3      1
4    2018-11-20 4      0
5    2018-11-20 5      0
6    2018-11-20 6      0
18  2018-11-20 18      0
19  2018-11-20 19      3

推荐阅读