在pandas中,如何将dayday()分组为datetime列？

Question

我想过滤周末数据,只查看工作日的数据(周一(0)-fri(4)).我是熊猫的新手,在熊猫中实现这一目标的最佳方法是什么？

import datetime
from pandas import *

data = read_csv("data.csv")
data.my_dt 

Out[52]:
0     2012-10-01 02:00:39
1     2012-10-01 02:00:38
2     2012-10-01 02:01:05
3     2012-10-01 02:01:07
4     2012-10-01 02:02:03
5     2012-10-01 02:02:09
6     2012-10-01 02:02:03
7     2012-10-01 02:02:35
8     2012-10-01 02:02:33
9     2012-10-01 02:03:01
10    2012-10-01 02:08:53
11    2012-10-01 02:09:04
12    2012-10-01 02:09:09
13    2012-10-01 02:10:20
14    2012-10-01 02:10:45
...

我想做点什么:

weekdays_only = data[data.my_dt.weekday() < 5]

AttributeError:'numpy.int64'对象没有属性'weekday'

但这不起作用,我还没有完全掌握如何访问列日期时间对象.

最终的目标是按层次安排工作日小时范围,例如:

monday, 0-6, 7-12, 13-18, 19-23
tuesday, 0-6, 7-12, 13-18, 19-23

Answer 1

你对函数"weekday"的调用不起作用,因为它在data.my_dt的索引上运行,这是一个int64数组(这是错误消息的来源)

您可以使用以下内容在包含工作日的数据中创建新列:

data['weekday'] = data['my_dt'].apply(lambda x: x.weekday())

然后你可以用工作日过滤:

weekdays_only = data[data['weekday'] < 5 ]

我希望这有帮助

Answer 2

更快的方式是使用DatetimeIndex.weekday,如下:

temp = pd.DatetimeIndex(data['my_dt'])
data['weekday'] = temp.weekday

速度要快得多,特别是对于大量的行.有关详细信息,请查看此答案.