在python pandas中将编码的min更改为日期时间
在python pandas中将编码的min更改为日期时间
提问于 2018-07-19 05:39:27
我有一个数据集，看起来像这样。我必须提到，263意味着(0-15分钟)，264意味着(16-30分钟)，265意味着(31-45分钟)，266是(46-60分钟)。我需要将这些列转换为单个列，如下所示: YYYY-MM-DD HH:MM:SS
LOCAL_YEAR LOCAL_MONTH LOCAL_DAY LOCAL_HOUR VALUE FLAG STATUS MEAS_TYPE_ELEMENT_ALIAS
2006 4 11 0 0 R 263
2006 4 11 0 0 R 264
2006 4 11 0 0 R 265
2006 4 11 0 0 R 266
2006 4 11 1 0 R 263
2006 4 11 1 0 R 264
2006 4 11 1 0 R 265
2006 4 11 1 0 R 266我想知道有没有人能帮我一下？
代码如下：
import pandas as pd
import numpy as np
raw_data=pd.read_csv('Squamish_263_264_265_266.csv')
############################################## Reading rainfall and years ###################################
df=raw_data.iloc[:,[2,3,4,5,6,9]]
#print(df)
import datetime
dmap = {263:0,264:16,265:31,266:46}
df['MEAS_TYPE_ELEMENT_ALIAS_map'] = df['MEAS_TYPE_ELEMENT_ALIAS'].map(dmap)
for row, v in df.iterrows():
df.loc[row,'date'] = datetime.datetime(v['LOCAL_YEAR'],v['LOCAL_MONTH'],v['LOCAL_DAY'],v['LOCAL_HOUR'],v['MEAS_TYPE_ELEMENT_ALIAS_map'])但是它给出了这个错误：
TypeError:需要整数参数，但获得了浮点数
和
正在尝试对DataFrame中切片的副本设置值。尝试使用值，col_indexer = .locrow_indexer
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-07-19 06:14:18
使用映射将别名转换为分钟，并使用迭代来构建日期
dmap = {263:0,264:16,265:31,266:46}
df['ALIAS_map'] = df['MEAS_TYPE_ELEMENT_ALIAS'].map(dmap)
df.reset_index(inplace=True)
for row in df.head(50).itertuples():
df.loc[row[0],'date'] = datetime.datetime(int(row[1]),row[2],row[3],row[4],row[-1])页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51411362
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