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使用df.apply和if语句基于一天中的小时更改pandas序列中的值

在使用df.apply和if语句基于一天中的小时更改pandas序列中的值时，可以按照以下步骤进行操作：

首先，导入必要的库和模块：

import pandas as pd

创建一个包含小时数据的pandas序列：

hours = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 0])

创建一个函数，用于根据小时值更改序列中的值：

def change_value(hour):
    if hour < 12:
        return '上午'
    else:
        return '下午'

使用df.apply方法将函数应用于序列中的每个元素，并创建一个新的序列：

new_hours = hours.apply(change_value)

打印新的序列：

print(new_hours)

输出结果将会是：

0     上午
1     上午
2     上午
3     上午
4     上午
5     上午
6     上午
7     上午
8     上午
9     上午
10    上午
11    上午
12    下午
13    下午
14    下午
15    下午
16    下午
17    下午
18    下午
19    下午
20    下午
21    下午
22    下午
23    下午
24    上午
dtype: object

这样，根据一天中的小时，使用df.apply和if语句就可以更改pandas序列中的值。

对于这个问题，腾讯云没有特定的产品或链接与之相关。

相关搜索:Pandas -基于列中以前的值设置值 Pandas :合并datetime索引中的日期和小时 Pandas:更改列中的值 Pandas列基于其他列中的值 pandas数据帧中基于序列的列重排 pandas数据帧中基于相应列值的重复列和基于合计值的行 python pandas中df.apply和列操作的性能比较从pandas中的序列中选择值使用pandas中的函数更改不同列的值基于pandas中的列值的颜色时间序列

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