基于另一个数据帧值创建列

import pandas as pd 
import io 
import numpy as np 
import datetime 

data = """ 
    date   id 
    2015-10-31 50230 
    2015-10-31 48646 
    2015-10-31 48748 
    2015-10-31 46992 
    2015-11-01 46491 
    2015-11-01 45347 
    2015-11-01 45681 
    2015-11-01 46430 
    """ 

df = pd.read_csv(io.StringIO(data), delimiter='\s+', index_col=False, parse_dates = ['date']) 

df2 = pd.DataFrame(index=df.index) 

df2['Check'] = np.where(datetime.datetime.strftime(df['date'],'%B')=='October',0,1)

我有我正在使用的这个示例。什么df2['Check']正在做的是，如果df['date'] == 'October'然后我给你0，否则为1基于另一个数据帧值创建列

np.where正常工作与其他条件，但strftime不顺心的一系列导致此错误：

Traceback (most recent call last): 
    File "C:/Users/Leb/Desktop/Python/test2.py", line 22, in <module> 
    df2['Check'] = np.where(datetime.datetime.strftime(df['date'],'%B')=='October',0,1) 
TypeError: descriptor 'strftime' requires a 'datetime.date' object but received a 'Series'

如果我循环需要很长一段时间我的实际数据约为1M。我怎样才能有效地做到这一点？

df2['Check']应该是这样的：

来源

2015-11-02 Leb

使用'.dt'访问器。使用熊猫0.17。请参阅[文档]（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/whatsnew.html#dt-accessor）。你得到的错误，因为日期时间与单个参数，而不是数组。 – Kartik

非常有用，我会记住这一点。部分蟒蛇我现在有0.16。 – Leb

不应该'df ['date']。dt.month == 9'即使在'0.16.0'也能正常工作吗？ – EdChum

这是一个稍微简单的版本，使用datetime对象的month属性。如果等于10，就真/假值映射到你想要的0/1对：

df2['Check']=df.date.apply(lambda x: x.month==10).map({True:0,False:1})

来源

2015-11-02 04:55:52 ako

@ AKO的答案是在钱上，而是基于@卡尔蒂克的和@ EdChum的评论这里是我想出了与：

import pandas as pd 
import io 
import numpy as np 

data = """ 
    2015-10-31 50230 
    2015-10-31 48646 
    2015-10-31 48748 
    2015-10-31 46992 
    2015-11-01 46491 
    2015-11-01 45347 
    2015-11-01 45681 
    2015-11-01 46430 
    """ 

df = pd.read_csv(io.StringIO(data*125000), delimiter='\s+', index_col=False, names=['date','id'], parse_dates = ['date']) 

df2 = pd.DataFrame(index=df.index) 

df.shape 
(1125000, 2) 

%timeit df2['Check']=df.date.apply(lambda x: x.month==10).map({True:0,False:1}) 
1 loops, best of 3: 2.56 s per loop 

%timeit df2['date'] = np.where(df['date'].dt.month==10,0,1) 
10 loops, best of 3: 80.5 ms per loop

来源

2015-11-02 22:05:11 Leb

基于另一个数据帧值创建列

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