Python: 将列转换为日期格式并提取顺序

Question

我请求帮助将值转换为日期格式。

我有以下数据结构：

ID  ACT1        ACT2        ACT3        ACT4
1   154438.0    154104.0    155321.0    155321.0
2   154042.0    154073.0    154104.0    154104.0
...

ACT1-4列的数字需要转换。某些行包含 NaN 值。

我发现以下函数可以帮助我获得公历日期：

from datetime import datetime, timedelta
gregorian = datetime.strptime('1582/10/15', "%Y/%m/%d")
modified_date = gregorian + timedelta(days=154438)
datetime.strftime(modified_date, "%Y/%m/%d")

很高兴知道如何将此转换应用于除 "ID" 之外的所有列，以及该方法是否正确（或可以改进）。

应用转换后，我需要提取列项的顺序，按日期升序排序。例如

ID ORDER
1  ACT1, ACT3, ACT4, ACT2
2  ACT2, ACT1, ACT3, ACT4

谢谢！

Answer 1

听起来你有两个问题。

1) 更改为日期时间：

cols = [col for col in df.columns if col != 'ID']
df.loc[:, cols] = df.loc[:, cols].applymap(lambda x: datetime.strptime('1582/10/15', "%Y/%m/%d") + timedelta(days=x) if np.isfinite(x) else x)

2) 获取排序后的列名：

df['ORDER'] = df.loc[:, cols].apply(lambda dr: ','.join(df.loc[:, cols].columns[dr.dropna().argsort()]), axis=1)

注意：上面的 dropna 将从订单字符串中省略带有 NaT 值的列。

Answer 2

首先，我将输入列用逗号分隔，这样更容易处理以下形式：

ID,ACT1,ACT2,ACT3,ACT4
1,154438.0,154104.0,155321.0,155321.0
2,154042.0,154073.0,154104.0,154104.0

然后您可以使用 CSV reader 读取每一行，提取以您的列名作为键的键值对。然后从该字典中弹出 ID 以获取其值，即 1,2 等。然后您可以根据日期值重新排序。代码如下：

#!/usr/bin/env python3

import csv
from operator import itemgetter

idAndTuple = {}
with open('time.txt') as csvfile:
  reader = csv.DictReader(csvfile)
  for row in reader:
    myID = row.pop('ID',None)
    reorderedList = sorted(row.items(), key = itemgetter(1))
    idAndTuple[myID] = reorderedList
    print( myID, reorderedList )

你运行的结果是：

1 [('ACT2', '154104.0'), ('ACT1', '154438.0'), ('ACT3', '155321.0'), ('ACT4', '155321.0')]
2 [('ACT1', '154042.0'), ('ACT2', '154073.0'), ('ACT3', '154104.0'), ('ACT4', '154104.0')]

我认为这就是您要找的。

Python: 将列转换为日期格式并提取顺序

Python: Convert columns into date format and extract order

python

datetime

date

converter