Pandas Lambda函数格式Month and Day

Question

我有一个DF"ltyc"；看起来是这样的：

month  day  wind_speed
0      1    1   11.263604
1      1    2   11.971495
2      1    3   11.989080
3      1    4   12.558736
4      1    5   11.850899

我应用了一个lambda函数：

ltyc['date'] = pd.to_datetime(ltyc["month"], format='%m').apply(lambda dt: dt.replace(year=2020))

让它看起来像这样：

month  day  wind_speed       date
0      1    1   11.263604 2020-01-01
1      1    2   11.971495 2020-01-01
2      1    3   11.989080 2020-01-01
3      1    4   12.558736 2020-01-01
4      1    5   11.850899 2020-01-01

除了，我需要它看起来像这样，这样日子也会改变。。。但我不知道如何格式化lambda语句来实现这一点，因为这正是我所需要的。

month  day  wind_speed       date
0      1    1   11.263604 2020-01-01
1      1    2   11.971495 2020-01-02
2      1    3   11.989080 2020-01-03
3      1    4   12.558736 2020-01-04
4      1    5   11.850899 2020-01-05

我试过这个：

ltyc['date'] = pd.to_datetime(ltyc["month"], format='%m%d').apply(lambda dt: dt.replace(year=2020))

我得到这个错误：

ValueError: time data '1' does not match format '%m%d' (match)

感谢您的帮助，因为我正在尝试计算lambda函数。

Answer 1

创建一个值为2020、名称为year的序列。将其合并到['month', 'day']并传递到pd.to_datetime。只要按year, month, date、pd.to_datetime的顺序传递列名的数据帧，就会将其转换为适当的日期时间序列。

@Allolz建议：

ltyc['date'] = pd.to_datetime(ltyc[['day', 'month']].assign(year=2020))
Out[367]:
month  day  wind_speed       date
0      1    1   11.263604 2020-01-01
1      1    2   11.971495 2020-01-02
2      1    3   11.989080 2020-01-03
3      1    4   12.558736 2020-01-04
4      1    5   11.850899 2020-01-05

或者您可以使用reindex创建子数据帧以传递给pd.to_datetime

ltyc['date'] = pd.to_datetime(ltyc.reindex(['year','month','day'], 
axis=1, fill_value=2020))

---

原始：

s = pd.Series([2020]*len(ltyc), name='year')
ltyc['date'] = pd.to_datetime(pd.concat([s, ltyc[['month','day']]], axis=1))

Answer 2

这与前面的答案类似，但没有将"helper"列与年份保持一致。简而言之，我们将一个包含三列(年、月、日(的数据帧传递给to_datetime()函数。

ltyc['date'] = pd.to_datetime(ltyc
.assign(year=2020)
.filter(['year', 'month', 'day'])
)

Answer 3

您也可以使用您的方法，将month和day与.astype(str)一起添加，然后将%d添加到格式中。lambda的问题是你只考虑了月份，所以这就是你考虑月份和日期的方式。

ltyc['date'] = (pd.to_datetime(ltyc["month"].astype(str) + '-' + ltyc["day"].astype(str),
format='%m-%d')
.apply(lambda dt: dt.replace(year=2020)))

输出：

month   day wind_speed  date
0   1       1   11.263604   2020-01-01
1   1       2   11.971495   2020-01-02
2   1       3   11.989080   2020-01-03
3   1       4   12.558736   2020-01-04
4   1       5   11.850899   2020-01-05