我将一系列的时间差存储在一个名为min_time_diff的变量中。现在,我想返回时间差最小的行。
out = df3.loc[min_time_diff.idxmin()]
但我只想让它返回一个名为'Date'的特定列值,并创建一个包含几个列值的新pandas数据帧。我已经把它们存储在像a,b,c...etc这样的独立变量中了,我是不是每次都要用df['col1']=a,df['col2']=b,还是有更简单,更简单的方法呢?
edit-当我这样做的时候- out = df3.locmin_time_diff.idxmin(),它返回一个包含很
很难找到关于这方面的信息。我每天都在跟踪几个完成时间,以根据目标完成时间来衡量它们。
我正在将完成日期和时间读取到pandas数据帧中,并使用df.map映射完成时间的字典,以便在数据帧中创建“目标时间”列。
示例数据:
Date Process
1/2/2020 10:20:00 AM Test 1
1/2/2020 10:25:00 AM Test 2
1/3/2020 10:15:00 AM Test 1
1/3/2020 10:00:00 AM Test 2
使用df.map()创建一个包含目标时间的列:
goalmap={
'
我有一个时间序列,在Pandas中只有一个值A。我想生成第二列B,它包含在某个延迟(相对于原始行的时间)过期之前的最后一个值。这些行没有恒定的时间差。有没有办法在Pandas (或Numpy)中有效地实现这一点?数据帧可能包含数百万行,我希望此操作最多需要几秒钟。
下面是一个示例:
time A
10:00 10
11:00 20
11:05 30
11:15 20
让延迟为10分钟。那么结果应该是:
time A B
10:00 10 10 # In 10 minutes the value is still the same
11:00 20 30 # In 5 <
考虑以下数据帧: b c d e f g h
0 6.25 2018-04-01 True NaN 7 54.0 64.0
1 32.50 2018-04-01 True NaN 7 54.0 64.0
2 16.75 2018-04-01 True NaN 7 54.0 64.0
3 29.25 2018-04-01 True NaN 7 54.0 64.0
4 21.75 2018-04-01 True NaN 7 54.0 64.0
5
假设我有一个有一个列的dataframe,它有3个唯一的值。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(['a', 'b', 'c'], columns = ['string'])
df
我想把这个数据帧分割成更小的数据帧,这样每个数据帧就会包含两个唯一的值。在上述情况下,我需要3个数据帧3c2(nCr) = 3. df1 -a b df2 -a c df3 -b c。请点击下面的链接查看我当前的实现。
import itertools
for i in itertools.combinati
我正在尝试识别数据帧中在30分钟内与第一条记录相距不到30分钟的记录,以便可以删除它们(即30分钟的静默期),然后从下一条记录开始新的30分钟段。每条记录都有一个时间和日期列。我已经成功地找到了每条记录的时间差(它们已经按时间顺序),因此我需要累积时间差异,直到它们达到30分钟,然后在下一行开始添加,直到30分钟,依此类推。如何将数据框中的行(时间差)累积添加到新列中,并在每次达到30分钟时重新开始? 这就是数据的样子。('difftime‘是自上次记录以来的时间,以秒为单位,因此1800 s= 30分钟) Species Time difft
我有一个数据帧,看起来像这样:
ID time city transport
0 1 10:20:00 London car
1 20 08:50:20 Berlin air plane
2 44 21:10:00 Paris train
3 32 10:24:00 Rome car
4 56 08:53:10 Berlin air plane
5 90 21:8:00 Paris train
.
.
.
1009
我有一个很大的SPSS文件(包含100多万条记录,列略低于150列),我想将其转换为Pandas DataFrame。
将文件转换为列表需要几分钟,将其转换为数据帧需要几分钟,设置列头也需要几分钟。
有没有什么我遗漏的优化方案呢?
import pandas as pd
import numpy as np
import savReaderWriter as spss
raw_data = spss.SavReader('largefile.sav', returnHeader = True) # This is fast
raw_data_list = list(raw_d
非常基本的Pandas用户,但我在这里遇到了一个障碍。
所以我有一个名为dg的数据帧,它有一个名为'user_id‘的列,还有另外两个目前不需要的列。我还有另外两个数据帧(data_conv和data_retargeting),它们包含相同的列名和一个名为“timestamp”的列,但是每个“user_id”都有多个时间戳。
我需要在dg中为找到的最小和最大‘时间戳’创建新列。
我目前可以通过一些非常冗长的方法来处理iterrow行,但是对于大约16000的数据帧,它需要45分钟,我想减少它,因为我有更大的数据帧来运行这个数据帧。
for index,row in dg.i