python – 迭代pandas数据帧,检查值并创建其中一些
内容导读
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内容图文
好的,我有一个(大)数据帧,如下所示：
date time value
0 20100201 0 1
1 20100201 6 2
2 20100201 12 3
3 20100201 18 4
4 20100202 0 5
5 20100202 6 6
6 20100202 12 7
7 20100202 18 8
8 20100203 0 9
9 20100203 18 11
10 20100204 6 12
...
8845 20160101 18 8846
如您所见,数据框具有列日期,每天有四小时的列时间(00,06,12,18)和列值.
问题是数据框中缺少日期,在上面的例子中,第8行和第9行之间应该有两行,对应于20100203日的6和12小时,以及第9行和第10行之间的额外行对应于20100204的第0小时.
我需要什么？我想迭代数据框的日期列,检查每天是否存在并且没有人丢失,并且每天都有四小时(00,06,12,18).如果在迭代期间缺少某些东西,则应该在该位置添加缺少的日期和时间以及NaN作为值.为了不再复制所有数据框,让我把最终版本中应该出现的相关方面：
...
7 20100202 18 8
8 20100203 0 9
9 20100203 6 NaN
10 20100203 12 NaN
11 20100203 18 11
12 20100204 0 NaN
13 20100204 6 12
...
如果你感兴趣,这个问题的简单版本在这里被问到Modular arithmetic in python to iterate a pandas dataframe并且由@Alexander和@piRSquared的用户友好地回答.这里提到的版本是一个更难的版本,涉及(我想)使用datetime和timedelta并迭代更多列.
很抱歉很长的帖子,非常感谢你.
解决方法:
您可以使用pivot进行重塑 – 按列时间获取缺失值的NaN,然后??使用reset_index和sort_values获取unstack：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date': {0: 20100201, 1: 20100201, 2: 20100201, 3: 20100201, 4: 20100202, 5: 20100202, 6: 20100202, 7: 20100202, 8: 20100203, 9: 20100203, 10: 20100204},
'time': {0: 0, 1: 6, 2: 12, 3: 18, 4: 0, 5: 6, 6: 12, 7: 18, 8: 0, 9: 18, 10: 6},
'value': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8, 8: 9, 9: 11, 10: 12}})
print (df)
date time value
0 20100201 0 1
1 20100201 6 2
2 20100201 12 3
3 20100201 18 4
4 20100202 0 5
5 20100202 6 6
6 20100202 12 7
7 20100202 18 8
8 20100203 0 9
9 20100203 18 11
10 20100204 6 12
print (df.pivot(index='date', columns='time', values='value')
.unstack()
.reset_index(name='value')
.sort_values('date'))
time date value
0 0 20100201 1.0
4 6 20100201 2.0
8 12 20100201 3.0
12 18 20100201 4.0
1 0 20100202 5.0
5 6 20100202 6.0
9 12 20100202 7.0
13 18 20100202 8.0
2 0 20100203 9.0
6 6 20100203 NaN
10 12 20100203 NaN
14 18 20100203 11.0
3 0 20100204 NaN
7 6 20100204 12.0
11 12 20100204 NaN
15 18 20100204 NaN
也许你可以再次reset_index,如果你需要漂亮的索引,如：
print (df.pivot(index='date', columns='time', values='value')
.unstack()
.reset_index(name='value')
.sort_values('date')
.reset_index(drop=True))
time date value
0 0 20100201 1.0
1 6 20100201 2.0
2 12 20100201 3.0
3 18 20100201 4.0
4 0 20100202 5.0
5 6 20100202 6.0
6 12 20100202 7.0
7 18 20100202 8.0
8 0 20100203 9.0
9 6 20100203 NaN
10 12 20100203 NaN
11 18 20100203 11.0
12 0 20100204 NaN
13 6 20100204 12.0
14 12 20100204 NaN
15 18 20100204 NaN
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – 迭代pandas数据帧,检查值并创建其中一些全部内容，希望文章能够帮你解决python – 迭代pandas数据帧,检查值并创建其中一些所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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