Я изо всех сил пытаюсь перевести мои панды в нужный мне формат из-за неправильного заполнения битмаскированного фрейма данных.
У меня есть несколько фреймов данных:
plot_d1_sw1
- это чтение из .csv
timestamp switchID deviceID count
0 2019-05-01 07:00:00 1 GTEC122277 1
1 2019-05-01 08:00:00 1 GTEC122277 1
3 2019-05-01 10:00:00 1 GTEC122277 3
d1_sw1
- это последние 12 часов и условное условие появления данных в filt
timestamp num
0 2019-05-01 12:00:00 False
1 2019-05-01 11:00:00 False
2 2019-05-01 10:00:00 True
3 2019-05-01 09:00:00 False
4 2019-05-01 08:00:00 True
5 2019-05-01 07:00:00 True
6 2019-05-01 06:00:00 False
7 2019-05-01 05:00:00 False
8 2019-05-01 04:00:00 False
9 2019-05-01 03:00:00 False
10 2019-05-01 02:00:00 False
11 2019-05-01 01:00:00 False
Я пытался замаскировать это и перетаскивать столбец count в любые значения True
, используя следующее:
mask_d1_sw1 = d1_sw1.num == False
d1_sw1.loc[mask_d1_sw1, column_name] = 0
i=0
for row in plot_d1_sw1.itertuples():
mask_d1_sw1 = d1_sw1.num == True
d1_sw1.loc[mask_d1_sw1, column_name] = plot_d1_sw1['count'].values[i]
print(d1_sw1)
i = i + 1
это дает мне:
timestamp num
0 2019-05-01 12:00:00 0
1 2019-05-01 11:00:00 0
2 2019-05-01 10:00:00 3
3 2019-05-01 09:00:00 0
4 2019-05-01 08:00:00 3
5 2019-05-01 07:00:00 3
6 2019-05-01 06:00:00 0
7 2019-05-01 05:00:00 0
8 2019-05-01 04:00:00 0
9 2019-05-01 03:00:00 0
10 2019-05-01 02:00:00 0
11 2019-05-01 01:00:00 0
... Я знаю, что это потому, что я перебираю столбец count
в plot_d1_sw1
, но я не могу на всю жизнь понять, как логически заполнить это, чтобы получить результат:
timestamp num
0 2019-05-01 12:00:00 0
1 2019-05-01 11:00:00 0
2 2019-05-01 10:00:00 3
3 2019-05-01 09:00:00 0
4 2019-05-01 08:00:00 1
5 2019-05-01 07:00:00 1
6 2019-05-01 06:00:00 0
7 2019-05-01 05:00:00 0
8 2019-05-01 04:00:00 0
9 2019-05-01 03:00:00 0
10 2019-05-01 02:00:00 0
11 2019-05-01 01:00:00 0
Как мне достичь этого результата?