как заменить строку по определенному индексу в панде

Question

У меня есть следующий фрейм данных в пандах

    code     bucket
    0        08:30:00-9:00:00
    1        10:00:00-11:00:00
    2        12:00:00-13:00:00

Я хочу заменить 7-й символ 0 на 1, мой желаемый фрейм данных -

   code     bucket
    0       08:30:01-9:00:00
    1       10:00:01-11:00:00
    2       12:00:01-13:00:00

Как это сделать впанды?

Answer 1

По возможности избегайте строковых операций

Вы теряете значительную часть функциональности, работая только со строками.Хотя это может быть разовая операция, вы обнаружите, что многократные манипуляции со строками быстро станут дорогостоящими с точки зрения времени и эффективности памяти.

Используйте pd.to_datetime вместо

Вы можете добавить дополнительныеряд к вашему датафрейму с datetime объектами.Ниже приведен пример, который, кроме того, создает серию object dtype в желаемом формате.

# split by '-' into 2 series
dfs = df.pop('bucket').str.split('-', expand=True)

# convert to datetime
dfs = dfs.apply(pd.to_datetime, axis=1)

# add 1s to first series
dfs[0] = dfs[0] + pd.Timedelta(seconds=1)

# create object series from 2 times
form = '%H:%M:%S'
dfs[2] = dfs[0].dt.strftime(form) + '-' + dfs[1].dt.strftime(form)

# join to original dataframe
res = df.join(dfs)

print(res)

   code                   0                   1                  2
0     0 2018-10-02 08:30:01 2018-10-02 09:00:00  08:30:01-09:00:00
1     1 2018-10-02 10:00:01 2018-10-02 11:00:00  10:00:01-11:00:00
2     2 2018-10-02 12:00:01 2018-10-02 13:00:00  12:00:01-13:00:00

Answer 2

Используйте индексирование с str:

df['bucket'] = df['bucket'].str[:7] + '1' + df['bucket'].str[8:]

Или list comprehension:

df['bucket'] = [x[:7] + '1' + x[8:] for x in df['bucket']]

---

print (df)
   code             bucket
0     0   08:30:01-9:00:00
1     1  10:00:01-11:00:00
2     2  12:00:01-13:00:00