Pandas:将列与日期时间值进行比较

Question

我有一个这样的数据帧：

date1 = pd.Series(pd.date_range('2018-1-1 12:00:00',periods = 2, freq='M'))
date2 = pd.Series(pd.date_range('2019-3-11 21:45:00',periods = 2, freq='W'))

date_df =pd.DataFrame(dict(Start_date = date1, End_date = date2))
date_df['hour'] = date_df['End_date'].dt.time
date_df

返回此数据帧：

       Start_date             End_date           hour

0   2018-01-31 12:00:00  2019-03-17 21:45:00    21:45:00
1   2018-02-28 12:00:00  2019-03-24 21:45:00    21:45:00

我尝试了以下代码：

def new (date_df):
if(date_df[hour] < datetime.time(hour=21, minute=46, second=0))
    return 1
else:
    return 0

date_df['NewColumn']=date_df.apply(new,axis=1)

返回错误

File "<ipython-input-263-d67d4f9334fd>", line 2
    if(date_df[hour] < datetime.time(hour=21, minute=46, second=0))
                                                                   ^
SyntaxError: invalid syntax

我尝试使用这种方法，因为它对我的特定工作更具可读性。

我该如何更改代码？

Answer 1

你在这里混合了一些东西。对于First，您可能需要使用

from datetime import datetime, time

(强调时间)

第二个，使用lambda，这样：

date_df['NewColumn']=date_df.apply(lambda x: new(x['hour']),axis=1)

第三个小时，您的函数:查看参数和时间

def new(hour):
    if(hour < time(hour=21, minute=46, second=0)):
        return 1
    else:
        return 0

结果：

    Start_date  End_date                    hour        NewColumn
0   2018-01-31 12:00:00 2019-03-17 21:45:00 21:45:00    1
1   2018-02-28 12:00:00 2019-03-24 21:45:00 21:45:00    1

旁注：使用正确的函数名并避免使用new (它在这里是完全合法的，但在其他语言中它是一个关键字)