将我的函数数据列添加到 Python 中的原始数据中

Question

我正在尝试将我的函数值添加到我的数据集列中。我有八列，分别是：

'DATE','Max_R','Total_R','Avg_R','MAX_T','TOTAL_T','AVG_T'

然后我将我的 DATE 列分为三列，分别是日、月和年。这是我在python中的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv('moving_average_calculation.csv', sep=',')
#df = pd.DataFrame(columns=['DATE','Max_R','Total_R','Avg_R','MAX_T','TOTAL_T','AVG_T'])
df = pd.DataFrame(pd.date_range('1-Jan-08', periods=2558),columns=['DATE'])

def f(df):
df = df.copy()
df['Day'] = pd.DatetimeIndex(df['DATE']).day
df['Month'] =pd.DatetimeIndex(df['DATE']).month
df['Year'] = pd.DatetimeIndex(df['DATE']).year
return df
print(f(df).head(10))

现在我想获取具有这些列的列：

'Day','Month','Year','Max_R','Total_R','Avg_R','MAX_T','TOTAL_T','AVG_T'

我该怎么做？谢谢。

Answer 1

您的问题有点不清楚，因为您定义了两次df(+1 在评论中(，但是如果我理解正确(即：您已经在.csv文件中有"DATE"(，这可能会有所帮助：

df = pd.read_csv('moving_average_calculation.csv', sep=',')
df['Day'] = pd.DatetimeIndex(df['DATE']).day
df['Month'] = pd.DatetimeIndex(df['DATE']).month
df['Year'] = pd.DatetimeIndex(df['DATE']).year
df.drop('DATE', axis=1, inplace=True)
df = df[['Day','Month','Year','Max_R','Total_R','Avg_R','MAX_T','TOTAL_T','AVG_T']]