पांडस

Question

के साथ नाम दिन का दिन दिन यदि मैं इस मज़ेदार pd.DatetimeIndex(dfTrain['datetime']).weekday का उपयोग करता हूं तो मुझे दिन की संख्या मिलती है, लेकिन मुझे कोई ऐसा फ़ंक्शन नहीं मिलता जो दिन का नाम देता है ... तो मुझे 0 से सोमवार को कनवर्ट करने की आवश्यकता है, 1 अगस्त को और इतने पर।

यहाँ मेरी dataframe का एक उदाहरण है:

  datetime season holiday workingday weather temp atemp humidity windspeed count 
    0 2011-01-01 00:00:00 1 0 0 1 9.84 14.395 81 0.0000 16 
    1 2011-01-01 01:00:00 1 0 0 1 9.02 13.635 80 0.0000 40 
    2 2011-01-01 02:00:00 1 0 0 1 9.02 13.635 80 0.0000 32 
    3 2011-01-01 03:00:00 1 0 0 1 9.84 14.395 75 0.0000 13 
    4 2011-01-01 04:00:00 1 0 0 1 9.84 14.395 75 0.0000 1 
    5 2011-01-01 05:00:00 1 0 0 2 9.84 12.880 75 6.0032 1 
    6 2011-01-01 06:00:00 1 0 0 1 9.02 13.635 80 0.0000 2 
    7 2011-01-01 07:00:00 1 0 0 1 8.20 12.880 86 0.0000 3 
    8 2011-01-01 08:00:00 1 0 0 1 9.84 14.395 75 0.0000 8 
    9 2011-01-01 09:00:00 1 0 0 1 13.12 17.425 76 0.0000 14 

एक और सवाल अधिक है, जो pandas.DatetimeIndex.dayofweek और pandas.DatetimeIndex.weekday के बीच का अंतर है?

Answer 1

एक विधि है, जब तक datetime है के रूप में पहले से ही एक datetime स्तंभ datetime.strftime लागू करने के लिए काम करने के दिन के लिए स्ट्रिंग प्राप्त करने के लिए है:

In [105]: 

df['weekday'] = df[['datetime']].apply(lambda x: dt.datetime.strftime(x['datetime'], '%A'), axis=1) 
df 
Out[105]: 
      datetime season holiday workingday weather temp atemp \ 
0 2011-01-01 00:00:00  1  0   0  1 9.84 14.395 
1 2011-01-01 01:00:00  1  0   0  1 9.02 13.635 
2 2011-01-01 02:00:00  1  0   0  1 9.02 13.635 
3 2011-01-01 03:00:00  1  0   0  1 9.84 14.395 
4 2011-01-01 04:00:00  1  0   0  1 9.84 14.395 
5 2011-01-01 05:00:00  1  0   0  2 9.84 12.880 
6 2011-01-01 06:00:00  1  0   0  1 9.02 13.635 
7 2011-01-01 07:00:00  1  0   0  1 8.20 12.880 
8 2011-01-01 08:00:00  1  0   0  1 9.84 14.395 
9 2011-01-01 09:00:00  1  0   0  1 13.12 17.425 

    humidity windspeed count weekday 
0  81  0.0000  16 Saturday 
1  80  0.0000  40 Saturday 
2  80  0.0000  32 Saturday 
3  75  0.0000  13 Saturday 
4  75  0.0000  1 Saturday 
5  75  6.0032  1 Saturday 
6  80  0.0000  2 Saturday 
7  86  0.0000  3 Saturday 
8  75  0.0000  8 Saturday 
9  76  0.0000  14 Saturday 

अपने अन्य प्रश्न के रूप में, वहाँ dayofweek और weekday बीच कोई अंतर नहीं है।

यह स्ट्रिंग बराबर करने के लिए काम करने के दिन का एक नक्शा को परिभाषित करने और काम करने के दिन नक्शे पर कॉल करने के लिए जल्दी हो जाएगा:

dayOfWeek={0:'Monday', 1:'Tuesday', 2:'Wednesday', 3:'Thursday', 4:'Friday', 5:'Saturday', 6:'Sunday'} 
df['weekday'] = df['datetime'].dt.dayofweek.map(dayOfWeek) 

संस्करण के लिए 0.15.0 करने से पहले निम्न काम करना चाहिए:

import datetime as dt 
df['weekday'] = df['datetime'].apply(lambda x: dt.datetime.strftime(x, '%A')) 

संस्करण 0.18.1 और नए

अब एक नई सुविधा विधि dt.weekday_name है ऐसा करने के लिए ऊपर

Answer 2

संस्करण 0.18.1 में आप नई विधि dt.weekday_name उपयोग कर सकते हैं:

df['weekday'] = df['datetime'].dt.weekday_name 
print df 
      datetime season holiday workingday weather temp atemp \ 
0 2011-01-01 00:00:00  1  0   0  1 9.84 14.395 
1 2011-01-01 01:00:00  1  0   0  1 9.02 13.635 
2 2011-01-01 02:00:00  1  0   0  1 9.02 13.635 
3 2011-01-01 03:00:00  1  0   0  1 9.84 14.395 
4 2011-01-01 04:00:00  1  0   0  1 9.84 14.395 
5 2011-01-01 05:00:00  1  0   0  2 9.84 12.880 
6 2011-01-01 06:00:00  1  0   0  1 9.02 13.635 
7 2011-01-01 07:00:00  1  0   0  1 8.20 12.880 
8 2011-01-01 08:00:00  1  0   0  1 9.84 14.395 
9 2011-01-01 09:00:00  1  0   0  1 13.12 17.425 

    humidity windspeed count weekday 
0  81  0.0000  16 Saturday 
1  80  0.0000  40 Saturday 
2  80  0.0000  32 Saturday 
3  75  0.0000  13 Saturday 
4  75  0.0000  1 Saturday 
5  75  6.0032  1 Saturday 
6  80  0.0000  2 Saturday 
7  86  0.0000  3 Saturday 
8  75  0.0000  8 Saturday 
9  76  0.0000  14 Saturday