Очень похоже на этот вопрос за исключением того, что мне нужно учитывать и дату, и время;indexer_between_time
не поддерживает форматы даты и времени, которые я могу найти.
У меня есть кадр данных dask, который выглядит следующим образом:
logger_volt lat lon
time
2017-01-01 00:01:20 12.0112 37.150902 -98.362
2017-01-01 00:01:40 12.0113 37.150902 -98.362
2017-01-01 00:02:00 12.0057 37.150902 -98.362
2017-01-01 00:02:20 12.0113 37.150902 -98.362
2017-01-01 00:02:40 12.0058 37.150902 -98.362
2017-01-01 00:03:00 12.0113 37.150902 -98.362
И список столбцов для маскирования в определенное времядиапазоны (данные в этих диапазонах считаются «плохими» и вместо них должны возвращать None
) в форме или списке кортежей Python:
[ # var start of mask end of mask
('lat', '2017-01-01 00:01:40', '2017-01-01 00:02:00'),
('lon', '2017-01-01 00:02:40', '2017-01-01 00:03:00'),
]
Желаемый результат:
logger_volt lat lon
time
2017-01-01 00:01:20 12.0112 37.150902 -98.362
2017-01-01 00:01:40 12.0113 None -98.362
2017-01-01 00:02:00 12.0057 None -98.362
2017-01-01 00:02:20 12.0113 37.150902 -98.362
2017-01-01 00:02:40 12.0058 37.150902 None
2017-01-01 00:03:00 12.0113 37.150902 None
Нерабочий код:
dqrs = [ # var start of mask end of mask
('lat', '2017-01-01 00:01:40', '2017-01-01 00:02:00'),
('lon', '2017-01-01 00:02:40', '2017-01-01 00:03:00'),
]
df = xarray.open_dataset('filename.cdf').to_dask_dataframe()
dqr_mask = (df == df) | df.isnull() # create a dummy mask that's all True
for var, start, end in dqrs:
dqr_mask |= ((df.columns == var) & (df.index >= start) & (df.index >= end))
df = df.mask(dqr_mask).compute()
Проблемы с другими подходами:
- Фреймы данных Dask еще не реализуют назначение слайсов, поэтому что-то вроде
df[start:end] = None
не будет работать дляэто