Pandas：如何提取和计算Dataframe中每行的“小时”数

Question

我有一个数据框表示一周内一些餐厅的时间表。

我想要做的是在我的初始 Dataframe df 中添加一列 week_hours，代表餐厅每周营业的总小时数。

注意 : 值 0 仅表示餐厅当天关闭。

data = {
        'restaurant_id':  ['1', '2','3'],
        'Monday':  ['11:0-20:0', '11:30-22:0','11:30-21:0'],
        'Tuesday':  ['11:0-20:0', '11:30-22:0','11:30-22:0'],
        'Wednesday':  ['11:0-20:0', '11:30-22:0','11:30-21:0'],
        'Thursday':  ['11:0-20:0', '11:30-22:0','11:30-21:0'],
        'Friday':  ['11:0-22:0', '11:30-22:0','11:30-21:0'],
        'Saturday':  ['11:0-22:0', '12:0-22:0','0'],
        'Sunday':  ['11:0-17:0', '16:30-21:30','11:30-21:0',],

        }

df = pd.DataFrame (data, columns = ['restaurant_id','Monday','Tuesday','Wednesday','Thursday','Friday','Saturday','Sunday',])
df.head()

实现此目的的简单语法是什么？

Answer 1

您可以使用 apply，请参阅此答案了解更多信息。

def calc_hours(ranges):
    # calc the hours in the ranges and sum

df['Weekly Hours'] = df.apply(lambda x: sum(calc_hours(x[day]) for day in ['Monday','Tuesday','Wednesday','Thursday','Friday','Saturday','Sunday']), axis=1)

Answer 2

一种方法是先 transpose 然后创建自定义函数 extract 计算前的值（请注意，这仅在小时数不超过 24 时有效，否则需要 Timedelta):

def find_diff(col):
    data = col.str.extract(r"(\d*):(\d*)-(\d*):(\d*)").astype(float)
    hours = (data[2] - data[0]).sum()
    minutes = (data[3] - data[1]).sum()/60
    return hours+minutes

print (df.set_index("restaurant_id").T.apply(find_diff)) 

restaurant_id
1    64.0
2    67.5
3    58.0
dtype: float64

Pandas：如何提取和计算Dataframe中每行的“小时”数

Pandas: How to extract and calculate the number of “hour” per row in a Dataframe

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