创建一个 "Business Hour" 列以指示特定时间戳是否在 pandas 的工作时间内

Question

我正在尝试根据日期时间索引的值向数据框添加“Buiness_hour”。假设条目落在 0800 到 1800 之间，则“Business_hour”下的条目将 return“是”，否则“否”。

现有的df是这样的：

Index	UserID
2021-03-31 20:54:54	143173
2021-03-31 22:54:54	143173
2021-03-31 09:54:54	143173

我想插入“营业时间”栏，这样我就可以找出营业时间以外的交易数量 |索引 |用户名 | Business_hr | |--------|--------|------------| |2021-03-31 20:54:54|143173|否| |2021-03-31 22:54:54|143173|否| |2021-03-31 09:54:54|143173|是|

我尝试将 apply 与 lambda 函数一起使用

df['Business_hour'] = df.index.apply(lambda x: 'Yes' if df.index.hour >=9 and df.index.hour < 18 else 'No')

它说“'DatetimeIndex' 对象没有属性 'apply'”

然后我尝试了更基本的解决方案并得到了相同的结果：


def business_hr(x):
    if x >=8 :
        return 'Yes'
    if x <=18:
        return "Yes"
    else:
        'No'

df['Business_hr'] = df.index.hour.apply(business_hr)

我是 pandas 的新手，所以我试着了解它。花了几个小时研究，但到目前为止似乎运气不佳，所以希望有人能帮我一些忙。

首先感谢您的帮助和建议。

Answer 1

使用np.where:

m = (9 <= df.index.hour) & (df.index.hour < 18)
df['Business_hour'] = np.where(m, 'Yes', 'No')
print(df)

# Output
                     UserID Business_hour
2021-03-31 20:54:54  143173            No
2021-03-31 22:54:54  143173            No
2021-03-31 09:54:54  143173           Yes

如果您想使用您的函数，请将 apply (DataFrame) 替换为 map (Series):

def business_hr(x):
    return 'Yes' if 8 <= x < 18 else 'No'

df['Business_hour'] = df.index.hour.map(business_hr)
print(df)

# Output
                     UserID Business_hour
2021-03-31 20:54:54  143173            No
2021-03-31 22:54:54  143173            No
2021-03-31 09:54:54  143173           Yes

创建一个 "Business Hour" 列以指示特定时间戳是否在 pandas 的工作时间内

create a "Business Hour" column to indicate whether a particular timestamp was within business hours in pandas

python

dataframe

pandas

datetimeindex