从表中将随机日期和时隙分配给用户
从表中将随机日期和时隙分配给用户
提问于 2021-12-24 15:11:12
我目前正在为大学建立一个疫苗接种预约程序，我正在尝试编写代码，以随机分配一个日期，从1/1/2022到31/12/2022，以及一个从上午8:00到下午5:00的时间段。每小时将有100个插槽。每当用户被分配一个时隙时，将从分配的时隙中扣除1。我试着用我用熊猫做的桌子来做这件事，但我没走多远。任何帮助都将不胜感激，谢谢。
下面是我使用熊猫表的代码(以防有帮助)：
import pandas
start_date = '1/1/2022'
end_date = '31/12/2022'
list_of_date = pandas.date_range(start=start_date, end=end_date)
df = pandas.DataFrame(list_of_date)
df.columns = ['Date/Time']
df['8:00'] = 100
df['9:00'] = 100
df['10:00'] = 100
df['11:00'] = 100
df['12:00'] = 100
df['13:00'] = 100
df['14:00'] = 100
df['15:00'] = 100
df['16:00'] = 100
df['17:00'] = 100
print(df)回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-12-24 22:39:11
我要做的是，首先在每一列名称的小时开始处包含前导零。从熊猫的时间戳中提取'08:00‘比'8:00’容易得多。
df['08:00'] = 100
df['09:00'] = 100然后，可以将索引设置为'Date/Time'列，并使用.loc按行中的日期和列中的小时(四舍五入)定位约会槽，并从该时隙的约会次数中减去1。例如：
df.set_index('Date/Time', inplace=True)
user1_datetime = pd.to_datetime("2022-01-02 08:30")
user1_day = user1_datetime.strftime('%Y-%m-%d')
user1_time = user1_datetime.floor("h").strftime('%H:%M')
df.loc[user1_day, user1_time] -= 1结果：
>>> df
08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00
Date/Time
2022-01-01 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
2022-01-02 99 100 100 100 100 100 100 100 100 100
2022-01-03 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
2022-01-04 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
2022-01-05 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
2022-12-27 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
2022-12-28 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
2022-12-29 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
2022-12-30 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
2022-12-31 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100要进行扩展，您可以很容易地将其封装在一个函数中，该函数为多个人获取一个日期时间列表，并检查此人是否在一个小时内预约，而剩下的约会时间为0。
Stack Overflow用户
发布于 2021-12-29 17:31:53
谢谢德里克，我终于想出了办法，没有你的帮助，我是做不到的。这是我的密码：
这将构建表并将其保存到CSV文件中：
import pandas
start_date = '1/1/2022'
end_date = '31/12/2022'
list_of_date = pandas.date_range(start=start_date, end=end_date)
df = pandas.DataFrame(list_of_date)
df.columns = ['Date/Time']
df['8:00'] = 100
df['9:00'] = 100
df['10:00'] = 100
df['11:00'] = 100
df['12:00'] = 100
df['13:00'] = 100
df['14:00'] = 100
df['15:00'] = 100
df['16:00'] = 100
df['17:00'] = 100
df.to_csv(r'C:\Users\Ric\PycharmProjects\pythonProject\new.csv')这个代码随机选择一个日期和一个小时之后的日期：
import pandas
import random
from random import randrange
#randrange randomly picks an index for date and time for the user
random_date = randrange(365)
random_hour = randrange(10)
list = ["8:00", "9:00", "10:00", "11:00", "12:00", "13:00", "14:00", "15:00", "16:00", "17:00"]
hour = random.choice(list)
df = pandas.read_csv('new.csv')
date=df.iloc[random_date][0]
df.loc[random_date, hour] -= 1
df.to_csv(r'C:\Users\Rich\PycharmProjects\pythonProject\new.csv',index=False)
print(date)
print(hour)不过，在选择插槽之前，我还没有找到一种方法来检查插槽的数量是否大于0。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/70474261
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