Select 按时间字符串

Question

我有一个数据框，我想按一天中的某些时间段对行进行分类。我添加了一个名为“turno”的新列，该列应该归类为“NoiteAnterior”、“Dia”和“Noite”。我做了一个函数来做到这一点，但总是出现相同的分类，与时间无关。我需要一些帮助才能知道我错在哪里。这是函数：

time_test.xlsx

dataframe

def turno(event):
  early_morning = dt.strptime('00:00:00', '%H:%M:%S').time()
  morning = dt.strptime('07:00:00', '%H:%M:%S').time()
  night = dt.strptime('19:00:00', '%H:%M:%S').time()

  for hour in event:
   if early_morning < hour < morning:
      return 'NoiteAnterior'
   elif morning < hour < night:
      return 'Dia'
   else:
      return 'Noite'
df['turno'] = turno(df['hora_inicio_evento'])

df['hora_inicio_evento'] 列： ['hora_inicio_turno']

Answer 1

我假设 df['hora_inicio_evento'] 看起来像 '15:37:14'。然后你应该首先从这个输入中提取小时。如果它已经是日期时间格式，只需在所有地方使用 event 而不是 event_time.

def turno(event):
    early_morning = dt.strptime('00:00:00', '%H:%M:%S').time()
    morning = dt.strptime('07:00:00', '%H:%M:%S').time()
    night = dt.strptime('19:00:00', '%H:%M:%S').time()

    for e in event:
        event_time = dt.strptime(e, '%H:%M:%S').time()
        if early_morning.hour < event_time.hour <= morning.hour:
            return 'NoiteAnterior'
        elif morning.hour < event_time.hour <= night.hour:
            return 'Dia'
        else:
            return 'Noite'

请注意，for in 循环不像您想使用的那样工作，它们遍历可迭代对象的每个元素，并将该单个元素放入循环中，在您的例子中表示为 hour 而不是可迭代本身的属性 hour。

Answer 2

使用：

from datetime import datetime as dt
df = pd.DataFrame({'hora_inicio_evento':['00:10:00', '07:19:00', '19:00:01']})
def turno(event):
    early_morning = 0
    morning = 7
    night = 19
    hour = event.hour
    if early_morning <= hour and hour < morning:
      return 'NoiteAnterior'
    elif morning <= hour and hour < night:
      return 'Dia'
    else:
      return 'Noite'
df['turno'] = pd.to_datetime(df['hora_inicio_evento']).apply(turno)

结果：

根据您的评论：

df['turno'] = df['hora_inicio_evento'].apply(turno)

结果：

基于其他评论：

df = pd.read_excel('time_test.xlsx')
df['turno'] = df['inicio_evento'].apply(turno)

结果：

Select 按时间字符串

Select string by time

python

function

calculated-columns

pandas