使用 Python 遍历与列匹配的日期

Question

我有一个包含 366 列的 table 文件。其中，一个代表目标日期，另一个 365 代表一年中某一天的温度。我添加了一个名为“温度”的新列，我想用我的日期字段的相应温度值填充此列。不好解释，请看例子：

DateFin   b1_T_M01  b2_T_M01 Temperature
27-01-18    5.6      3.8   
06-01-18    5.6      4.2
02-01-18    6.3      4.6        4.6
01-01-18    3.2      5.9        3.2

从bx_TMx开始，b指日，M 到月份。因此，例如 “b1_T_M01” 指的是第一个月（一月一日）的第一天的温度值。说我想减少维数，只保留我感兴趣的那一天的信息。例如，对于日期 27-01-18，我需要来自 01 月 (b27_TM01) 的波段 27。我不知道如何使用不同的维度进行迭代，我被冻结了。有没有人知道如何使用 python 以迭代方式做到这一点？非常感谢您的关注！

Answer 1

您可以从日期列构建一个字符串，以获得正确的值：

df['DateFin'] = pd.to_datetime(df['DateFin'], dayfirst=True)

def my_date_string(date):
    return 'b' + str(date.day) + '_T_M' + '{:02d}'.format(date.month)


df['Temperature'] = df.apply(lambda row:
         row[my_date_string(row['DateFin'])]
         if my_date_string(row['DateFin']) in df.columns
         else '', axis=1)
print(df)

     DateFin  b1_T_M01  b2_T_M01 Temperature
0 2018-01-27       5.6       3.8            
1 2018-01-06       5.6       4.2            
2 2018-01-02       6.3       4.6         4.6
3 2018-01-01       3.2       5.9         3.2

使用 Python 遍历与列匹配的日期

Iterate through dates matching with columns using Python

python

loops

iteration

dimensions