Python根据双索引中的星期几创建伪变量 [英] Python Create dummy variables based on day of week in double index
问题描述
我有一个具有双索引（日期，时间）的数据框，如果索引日在正确的日期，我想创建等于一的新列星期一，星期二，星期三等。
我的原始数据帧：
访问者
日期时间
2017-09-11 4:45 0
5:00 1
5:15 26
....
2017-09-12 4:45 0
5:00 1
5:15 26
....
我想要的东西
访客星期一星期二
日期时间
2017-09-11 4:45 0 1 0
5:00 1 1 0
5:15 26 1 0
....
2017-09-12 4:45 0 0 1
5:00 1 0 1
5:15 26 0 1
。 ...
这是我尝试的内容：
df ['Monday'] =（df.index.get_level_values（0）.weekday（）== 0）
但是我收到一条错误消息，提示'Int64Index'对象不可调用。
在此先感谢您！
您需要从：
$中删除（） b $ b
df ['Monday'] =（df.index.get_level_values（0）.weekday == 0）.astype（int）
打印（df）
访客星期一
日期时间
2017-09-11 4:45 0 1
5:00 1 1
5:15 26 1
2017-09-12 4:45 0 0
5:00 1 0
5:15 26 0
名称= [['Monday'，'Tuesday'，'Wednesday'，'Thursday'，'Friday'，'Saturday'，'Sunday']
for i，x inumerate（names）：
df [x] =（df.index.get_level_values（0）.weekday == i）.astype（int）
打印（df）
访客星期一星期二星期三星期四星期五\
日期时间
2017-09-11 4:45 0 1 0 0 0 0
5:00 1 1 0 0 0 0
5:15 26 1 0 0 0 0
2017-09-12 4:45 0 0 1 0 0 0
5:00 1 0 1 0 0 0
5:15 26 0 1 0 0 0
星期六星期日
日期时间
2017-09-11 4:45 0 0
5:00 0 0
5:15 0 0
2017-09-12 4:45 0 0
5:00 0 0
5:15 0 0
另一个解决方案是改进的另一个原始答案-需要 DatetimeIndex.weekday_name 和 get_dummies ，然后是 set_index ，如果原始索引对于添加missig名称，必须添加reindex：
names = ['Monday'，'Tuesday' ，星期三，星期四，星期五，星期六，星期日]
df1 = df.join（pd.get_dummies（df.index.get_level_values（0）.weekday_name）
.set_index（df.index）.reindex（columns = names，fill_value = 0））
打印（df1）
访客星期一星期二星期三星期四星期五\
日期时间
2017-09-11 4:45 0 1 0 0 0 0
5:00 1 1 0 0 0 0
5:15 26 1 0 0 0 0
2017-09 -12 4:45 0 0 1 0 0 0
5:00 1 0 1 0 0 0
5:15 26 0 1 0 0 0
星期六星期日
日期时间
2017-09-11 4:45 0 0
5:00 0 0
5:15 0 0
2017-09-12 4:45 0 0
5:00 0 0
5:15 0 0
I have a dataframe with a double index (day, time) and would like to create new columns 'Monday', 'Tuesday', 'Wednesday' etc equal to one if the index day is in the correct day.
My original dataframe:
Visitor
Date Time
2017-09-11 4:45 0
5:00 1
5:15 26
....
2017-09-12 4:45 0
5:00 1
5:15 26
....
What I would like to have:
Visitor Monday Tuesday
Date Time
2017-09-11 4:45 0 1 0
5:00 1 1 0
5:15 26 1 0
....
2017-09-12 4:45 0 0 1
5:00 1 0 1
5:15 26 0 1
....
Here is what I tried:
df['Monday'] = (df.index.get_level_values(0).weekday() == 0)
However I get an error saying "'Int64Index' object is not callable".
Thanks in advance!
You need remove () from :
df['Monday'] = (df.index.get_level_values(0).weekday == 0).astype(int)
print (df)
Visitor Monday
Date Time
2017-09-11 4:45 0 1
5:00 1 1
5:15 26 1
2017-09-12 4:45 0 0
5:00 1 0
5:15 26 0
names = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
for i, x in enumerate(names):
df[x] = (df.index.get_level_values(0).weekday == i).astype(int)
print (df)
Visitor Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday \
Date Time
2017-09-11 4:45 0 1 0 0 0 0
5:00 1 1 0 0 0 0
5:15 26 1 0 0 0 0
2017-09-12 4:45 0 0 1 0 0 0
5:00 1 0 1 0 0 0
5:15 26 0 1 0 0 0
Saturday Sunday
Date Time
2017-09-11 4:45 0 0
5:00 0 0
5:15 0 0
2017-09-12 4:45 0 0
5:00 0 0
5:15 0 0
Another solution is a improved another original answer - need DatetimeIndex.weekday_name with get_dummies, then set_index by original index and if necessary add reindex for add missig names:
names = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
df1 = df.join(pd.get_dummies(df.index.get_level_values(0).weekday_name)
.set_index(df.index).reindex(columns=names, fill_value=0))
print (df1)
Visitor Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday \
Date Time
2017-09-11 4:45 0 1 0 0 0 0
5:00 1 1 0 0 0 0
5:15 26 1 0 0 0 0
2017-09-12 4:45 0 0 1 0 0 0
5:00 1 0 1 0 0 0
5:15 26 0 1 0 0 0
Saturday Sunday
Date Time
2017-09-11 4:45 0 0
5:00 0 0
5:15 0 0
2017-09-12 4:45 0 0
5:00 0 0
5:15 0 0
这篇关于Python根据双索引中的星期几创建伪变量的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
