Генерация условных временных интервалов в Python по нескольким строкам и столбцам - PullRequest
Новая
       23

Генерация условных временных интервалов в Python по нескольким строкам и столбцам

0 голосов
/ 08 апреля 2020

Я работаю с данными о погоде и пытаюсь рассчитать количество минут в дневное время, которые соответствуют почасовым наблюдениям в моей серии. 

London = pd.read_csv(root_dir + 'London.csv',
                     usecols=['date_time','London_sunrise','London_sunset'], 
                     parse_dates=['date_time'])

London.set_index(London['date_time'], inplace =True)

London['London_sunrise'] = pd.to_datetime(London['London_sunrise']).dt.strftime('%H:%M')
London['London_sunset'] = pd.to_datetime(London['London_sunset']).dt.strftime('%H:%M')
London['time'] = pd.to_datetime(London['date_time']).dt.strftime('%H:%M')

London['London_sun_mins'] = np.where(London['time']>=London['London_sunrise'], '60', '0')

London.head(6)

Фрейм данных: 


date_time               time            London_sunrise  London_sunset   London_sun_mins     
2019-05-21 00:00:00     00:00           05:01           20:54           0
2019-05-21 01:00:00     01:00           05:01           20:54           0
2019-05-21 02:00:00     02:00           05:01           20:54           0
2019-05-21 03:00:00     03:00           05:01           20:54           0
2019-05-21 04:00:00     04:00           05:01           20:54           0
2019-05-21 05:00:00     05:00           05:01           20:54           0
2019-05-21 06:00:00     06:00           05:01           20:54           60

Я попытался использовать условные аргументы для генерации количества минут солнечного света в час, ie) 60 для часа полного солнечного света, 0 для ночи.

Когда я пытаюсь использовать временную дельту для генерации разницы между восходом и временем ie) 05:00 и 05:01, ожидаемый результат не возвращается (59).

Простое: London['London_sun_mins'] = np.where(London['time']>=London['London_sunrise'], '60', '0')

Приближается к требуемому выводу, однако, когда я пытаюсь расширить до:

London['London_sun_mins'] = np.where(London['time']>=London['London_sunrise'], London['time'] - London['London_sunrise'], '0')

Возвращается следующая ошибка: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'

Кроме того, при расширении, охватывающем как восход, так и закат: 

London['sunlightmins'] = London[(London['London_sunrise'] >= London['date_time'] & London['London_sunset'] <= London['date_time'])]

London['London_sun_mins'] = np.where(np.logical_and(np.greater_equal(London['time'],London['London_sunrise']),np.less_equal(London['time'],London['London_sunset'])))

Возвращается та же ошибка. Вся помощь в достижении ожидаемого результата приветствуется!

1 Ответ

1 голос
/ 08 апреля 2020

Я предлагаю остаться с типами datetime, чтобы вы могли использовать разницу напрямую. Действительно, вы преобразовали часы в строки, и поэтому, когда вы пытаетесь вычесть их, это дает вам эту ошибку. Но если у вас есть переменные даты и времени, вы можете вычесть их напрямую следующим образом: 

# First I reproduce you dataset 
import pandas as pd
London = pd.DataFrame({"date_time": pd.date_range("2019-05-21", periods=7, freq = "H"),
                   "London_sunrise" : "05:01",
                   "London_sunset" : "20:54"})
# I extract the date from date_time
London["date"] = London["date_time"].dt.date
# Then I create a datetime variable for sunrise and sunset with the same date 
# as my date_time variable and the hour from London_sunset and London_sunrise
London["sunrise_dtime"] = London.apply(lambda r: str(r["date"]) + " " + \
                                    r["London_sunrise"] + ":00", 1)
London["sunset_dtime"] = London.apply(lambda r: str(r["date"]) + " " + \
                                    r["London_sunset"] + ":00", 1)
# I transform them to datetime
London['sunrise_dtime'] = pd.to_datetime(London['sunrise_dtime'])
London['sunset_dtime'] = pd.to_datetime(London['sunset_dtime'])

# Then I can substract the two datetimes:
London['London_sun_mins'] = np.where(London['date_time']>=London['sunrise_dtime'],
                                     London['date_time'] - London['sunrise_dtime'], 0)

Вот результат: 

           date_time London_sunrise  ...        sunset_dtime London_sun_mins
0 2019-05-21 00:00:00          05:01  ... 2019-05-21 20:54:00        00:00:00
1 2019-05-21 01:00:00          05:01  ... 2019-05-21 20:54:00        00:00:00
2 2019-05-21 02:00:00          05:01  ... 2019-05-21 20:54:00        00:00:00
3 2019-05-21 03:00:00          05:01  ... 2019-05-21 20:54:00        00:00:00
4 2019-05-21 04:00:00          05:01  ... 2019-05-21 20:54:00        00:00:00
5 2019-05-21 05:00:00          05:01  ... 2019-05-21 20:54:00        00:00:00
6 2019-05-21 06:00:00          05:01  ... 2019-05-21 20:54:00        00:59:00

Надеюсь, это поможет

...