避免嵌套.apply()
避免嵌套.apply()
提问于 2021-04-16 15:03:50
我正在处理一个由同一天/日期的不同时间组成的数据集。不同的时间表示给定事件的发生。除了时间之外，日期将在另一列中给出(有关更多细节，请参见下面的数据片段)。
为了进行进一步的数据处理，我需要将不同的时间和日期结合起来，以获得完整的日期时间戳。幸运的是，通过实现这样的嵌套.apply()调用，我能够实现所需的输出：
import io
import pandas as pd
DATA_STRING = """
date event_1 event_2 event_3
2019-12-16 14:01:00 14:27:00 14:47:00
2020-01-16 13:47:00 14:08:00 14:28:00
2020-01-20 12:02:00 12:23:00 12:42:00
"""
TIME_COLUMNS = ['event_1', 'event_2', 'event_3']
def combine_timestamp(row):
date = row['date']
times = row[TIME_COLUMNS]
return times.apply(lambda t: pd.Timestamp.combine(date, t.time()))
file_like = io.StringIO(DATA_STRING)
df = pd.read_csv(file_like, sep='\s+')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df[TIME_COLUMNS] = df[TIME_COLUMNS].apply(pd.to_datetime)
# --> timestamps with date set to today (not a problem as time is relevant only)
df[TIME_COLUMNS] = df.apply(combine_timestamp, axis='columns')
print(df)印刷：
date event_1 event_2 event_3
0 2019-12-16 2019-12-16 14:01:00 2019-12-16 14:27:00 2019-12-16 14:47:00
1 2020-01-16 2020-01-16 13:47:00 2020-01-16 14:08:00 2020-01-16 14:28:00
2 2020-01-20 2020-01-20 12:02:00 2020-01-20 12:23:00 2020-01-20 12:42:00但是，我想知道是否有一种更优雅的方法来实现这一点，并避免这些嵌套的.apply()‘调用。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-04-16 15:09:01
使用可以接受整个列的pd.to_datetime：
(df.filter(like='event').add(df.date, axis=0)
.apply(pd.to_datetime,format='%H:%M:%S%Y-%m-%d')
)另一种方法是pd.to_timedelta表示时间，pd.to_datetime表示日期：
(df.filter(like='event')
.apply(pd.to_timedelta)
.add(pd.to_datetime(df.date), axis=0)
)输出：
event_1 event_2 event_3
0 2019-12-16 14:01:00 2019-12-16 14:27:00 2019-12-16 14:47:00
1 2020-01-16 13:47:00 2020-01-16 14:08:00 2020-01-16 14:28:00
2 2020-01-20 12:02:00 2020-01-20 12:23:00 2020-01-20 12:42:00Stack Overflow用户
发布于 2021-04-16 15:09:20
我可以这样想:将事件列的日期添加为字符串，然后转换为datetime：
df = pd.read_csv(file_like, sep='\s+')
out = df.assign(**(df['date'].add(' ').to_numpy()[:,None] + df.filter(like='event')))
out = out.apply(pd.to_datetime)print(out)
date event_1 event_2 event_3
0 2019-12-16 2019-12-16 14:01:00 2019-12-16 14:27:00 2019-12-16 14:47:00
1 2020-01-16 2020-01-16 13:47:00 2020-01-16 14:08:00 2020-01-16 14:28:00
2 2020-01-20 2020-01-20 12:02:00 2020-01-20 12:23:00 2020-01-20 12:42:00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/67127681
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