使用 Python 遍历与列匹配的日期
Iterate through dates matching with columns using Python
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!
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
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!
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