python - 如何在 Python 中按工作日、月份等对 pandas 时间码系列进行排序/分组?
问题描述
我有一个从 Python 3.7 中的数据框中提取的熊猫系列。它包含一系列时间码,例如:
17833 Sat, 27 Nov 2010 06:00:00 -0000
851 Fri, 04 Dec 2009 06:07:00 -0000
4806 Fri, 23 Mar 2012 06:02:15 -0000
16341 Sat, 20 Aug 2011 11:48:18 -0000
9444 Mon, 16 May 2011 08:06:53 -0000
...
3262 Fri, 16 Dec 2011 07:30:00 -0000
37554 Wed, 11 Apr 2012 02:20:34 -0000
37555 Wed, 11 Apr 2012 02:34:00 -0000
28471 Thu, 18 Feb 2010 04:46:00 -0000
30324 Thu, 28 Jun 2012 21:23:40 -0000
左边的数字是原始条目的索引。我希望能够将此系列分类为各种替代时间格式,例如按工作日分组(所有“星期六”分组,所有“星期三”分组等)或按月分组(“十一月”,“五月”) . 使用此时间码信息(在 02 小时、06 小时等的所有条目)在 24 小时制时钟上按小时排序甚至会很棒。
目标输出将是(只是对这个样本进行排序):
按月
28471 Feb
4806 Mar
37554 Apr
37555 Apr
9444 May
...
30324 Jun
16341 Aug
17833 Nov
851 Dec
3262 Dec
到工作日
9444 Mon
37554 Wed
37555 Wed
28471 Thu
30324 Thu
...
4806 Fri
851 Fri
3262 Fri
16341 Sat
17833 Sat
按时间
37554 02
37555 02
28471 04
17833 06
4806 06
...
851 06
3262 07
9444 08
16341 11
30324 21
我已经尝试使用 pd.to_datetime() 函数,但我不确定要为该函数提供什么格式以便它可以理解该系列,这里的澄清可能会有所帮助。
解决方案
要按星期几排序,我们可以将您的日期转换为实际的日期时间格式 ( datetime64
)。然后我们dayofweek
从日期时间中提取并按该数字对其进行排序:
s = pd.to_datetime(df['Col1'].str.rsplit(n=2).str[0], format='%a, %d %b %Y').dt.dayofweek
df.assign(dayofweek=s).sort_values('dayofweek').drop(columns=['dayofweek'])
输出
Col1
4 Mon, 16 May 2011 08:06:53 -0000
6 Wed, 11 Apr 2012 02:20:34 -0000
7 Wed, 11 Apr 2012 02:34:00 -0000
8 Thu, 18 Feb 2010 04:46:00 -0000
9 Thu, 28 Jun 2012 21:23:40 -0000
1 Fri, 04 Dec 2009 06:07:00 -0000
2 Fri, 23 Mar 2012 06:02:15 -0000
5 Fri, 16 Dec 2011 07:30:00 -0000
0 Sat, 27 Nov 2010 06:00:00 -0000
3 Sat, 20 Aug 2011 11:48:18 -0000
dt.dayofweek
返回一个系列,其中星期几表示为integer
:
pd.to_datetime(df['Col1'].str.rsplit(n=2).str[0], format='%a, %d %b %Y').dt.dayofweek
0 5
1 4
2 4
3 5
4 0
5 4
6 2
7 2
8 3
9 3
Name: Col1, dtype: int64
您可以对month
:
s2 = pd.to_datetime(df['Col1'].str.rsplit(n=2).str[0], format='%a, %d %b %Y').dt.month
df.assign(month=s2).sort_values('month').drop(columns=['month'])
Col1
8 Thu, 18 Feb 2010 04:46:00 -0000
2 Fri, 23 Mar 2012 06:02:15 -0000
6 Wed, 11 Apr 2012 02:20:34 -0000
7 Wed, 11 Apr 2012 02:34:00 -0000
4 Mon, 16 May 2011 08:06:53 -0000
9 Thu, 28 Jun 2012 21:23:40 -0000
3 Sat, 20 Aug 2011 11:48:18 -0000
0 Sat, 27 Nov 2010 06:00:00 -0000
1 Fri, 04 Dec 2009 06:07:00 -0000
5 Fri, 16 Dec 2011 07:30:00 -0000
推荐阅读
- azure - 如何将 Blobfuse 升级到最新版本
- android - 在 Android Studio 中使用外部 cmake 可执行文件
- docker - 在 Docker 构建中使用 pip install 时出现 ModuleNotFoundError
- linux - 错误:无法找到或加载主类 io.gatling.app.Gatling
- python - 什么是 TensorFlow 线性回归的 pytorch 等价物?
- objective-c - 将 objc 关联对象用于 IBOutletCollection
- c# - 如何从基类实例访问派生类属性
- python - 将模型内的张量流操作列表自动转换为 ListWrapper
- c# - 在多语言网站 Umbraco8 上获取页面的子级
- javascript - 在 JavaScript 中匹配大量数组元素的最有效方法是什么?