如何使用 pandas 使用条件日期时间创建新列 [英] How to create new column with conditional datetime using pandas

问题描述

我正在尝试添加一个包含带有以下条件的标签的新列：

I am trying to add a new column containing label with this condition:

• 如果时间中的值之间的时间差为增量，则标签1和dt< 2小时


• 为其他情况贴标签0

我当前的想法：

df = pd.read_csv('./datetimecek.csv')
df['time'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

dt = datetime.strptime("19/02/18 19:00", "%d/%m/%y %H:%M")

datetime            time
2018/02/19 16:00    2018-02-19 16:00:00
2018/02/19 17:00    2018-02-19 17:00:00
2018/02/19 18:00    2018-02-19 18:00:00
2018/02/19 19:00    2018-02-19 19:00:00

然后我定义了时间增量

a = timedelta(hours=2)

def label(c):
if dt - df['time'] < a:
    return '1'
else:
    return '0'

然后

df['label'] = df.apply(label, axis=1)

但是我得到了一个错误：系列的真值是模棱两可的。使用a.empty，a.bool（）...

But I got error: 'The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool()...

反正我可以解决此问题吗？

Is there anyway I can fix this?

推荐答案

如果要设置字符串 0 和 1 ：

df['label'] = np.where(dt - df['time'] < a, '1','0')

或由@Dark替代：

df['label'] = (dt - df['time'] < a).astype(int).astype(str)

print (df)
           datetime                time label
0  2018/02/19 16:00 2018-02-19 16:00:00     0
1  2018/02/19 17:00 2018-02-19 17:00:00     0
2  2018/02/19 18:00 2018-02-19 18:00:00     1
3  2018/02/19 19:00 2018-02-19 19:00:00     1

print (type(df.loc[0, 'label']))
<class 'str'>

---

如果要设置整数 0 和 1 ：

df['label'] = (dt - df['time'] < a).astype(int)

替代：

df['label'] = np.where(dt - df['time'] < a, 1,0)

print (df)
           datetime                time label
0  2018/02/19 16:00 2018-02-19 16:00:00     0
1  2018/02/19 17:00 2018-02-19 17:00:00     0
2  2018/02/19 18:00 2018-02-19 18:00:00     1
3  2018/02/19 19:00 2018-02-19 19:00:00     1

print (type(df.loc[0, 'label']))
<class 'numpy.int32'>

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我可以解决这个问题吗？

Is there anyway I can fix this?

是，需要将 df 更改为 c 用于处理标量：

Yes, need change df to c for working with scalars:

def label(c):
    if dt - c['time'] < a:
        return '1'
    else:
        return '0'

这篇关于如何使用 pandas 使用条件日期时间创建新列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！