修改带日偏移量的数据帧
修改带日偏移量的数据帧
提问于 2019-05-10 11:51:41
我正在处理一个非常大的数据帧。下面是一个小样本：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'nodes': ['A', 'B', 'C'],
'dept': ['20:00', '02:00', '21:00'],
'arrv': ['20:00', '17:00', '21:00'],
'dept_offset_day': [0, 1, 0],
'arrv_offset_day': [0, 1, 0],
'stop_num':[0,1,2]})
print(df)
nodes dept arrv dept_offset_day arrv_offset_day
0 A 20:00 20:00 0 0
1 B 02:00 17:00 1 1
2 C 21:00 21:00 0 0我正在尝试1)通过考虑日期偏移量在开始时间和结束时间中添加日期。2)将nodes列分解为两个nodes_start和nodes_end列，即点对点。类似于：
nodes_start nodes_end start_datetime end_datetime
A B 2019-5-9 20:00 2019-5-10 02:00
B C 2019-5-10 17:00 2019-5-10 21:00 我尝试使用pd.offsets.Day()并遍历每一行，但这会使执行时间变得非常慢，并且我得到了错误的日期。谢谢你的帮助。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-05-10 12:06:03
尝试用新的列构造一个新的数据框(实际上是复制的列:D)：
df2 = pd.DataFrame()
df2['nodes_start'] = df['nodes'][:2]
df2['nodes_end'] = df['nodes'][-2:].reset_index(drop=True)
df2['start_datetime'] = pd.to_datetime(df['arrv'][:2])
df2['end_datetime'] = pd.to_datetime(df['dept'][-2:].reset_index(drop=True))
df2['start_datetime'] = [df2['start_datetime'][0] - pd.Timedelta(days=1)] + [df2['start_datetime'][1]]
print(df2)输出：
nodes_start nodes_end start_datetime end_datetime
0 A B 2019-05-09 20:00:00 2019-05-10 02:00:00
1 B C 2019-05-10 17:00:00 2019-05-10 21:00:00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/56070461
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
