Python-科学计算-pandas-19-df分组上中下旬

系统：Windows 10
语言版本：conda 4.4.10
编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64
pandas：0.22.0

• 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化
• 今天讲讲pandas模块
• 按照时间列，得出每行属于上中下旬，进而对df进行分组

Part 1：场景描述

1. 已知df，包括3列，["time", "pos", "value1"]
2. 根据time列的结果对df进行分组，分为上旬、中旬、下旬三组
3. 分组规则，设置如下（这里只是假设一种分法，官方分法请查阅相关资料）：
   • 每月10号之前（包括10号）为上旬，对应数学表达式为：x ≤10
   • 每月10-20号为中旬，对应数学表达式为：10＜x ≤20
   • 每月20号之后为下旬，不包括20号，对应数学表达式为：x ＞20

df

Part 2：代码逻辑

1. 新生成time1列，该列是time列对应的日期格式数据
2. 生成一个新列flag，为time1列对应的具体几号（取值范围1-31）
3. 对flag进行判断，将结果写入xun列
4. 根据xun列进行过滤，获取对应数据

Part 3：代码

import pandas as pd
import numpy as np# 显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
# 显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', None)
# 设置显示长度为100
pd.set_option('max_colwidth', 100)
# 设置对齐
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
# 设置打印宽度
pd.set_option('display.width', 180)dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-15", "2019-11-25", "2019-11-05","2019-12-13", "2019-12-03", "2019-12-16", "2019-12-29"],"pos": ["A", "A", "B", "B", "C", "C", "C", "D"],"value1": [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}df = pd.DataFrame(dict_1, columns=["time", "pos", "value1"])
print("\n", "df", "\n", df, "\n", df.dtypes)df["time1"] = pd.to_datetime(df['time'])
print("\n", "df", "\n", df, "\n", df.dtypes)# 获取年月日信息
df["年"] = df["time1"].dt.year
df["月"] = df["time1"].dt.month
df["日"] = df["time1"].dt.day
df["时"] = df["time1"].dt.hour
df["分"] = df["time1"].dt.minute
df["秒"] = df["time1"].dt.seconddf["flag"] = df["日"]df["xun"] = np.where((df["flag"] > 10) & (df["flag"] <= 20), "中旬", np.where(df["flag"] <= 10, "上旬", "下旬"))
print("\n")
print(df)df_1 = df[df["xun"] == "上旬"]
print("\n")
print(df_1)df_1 = df[df["xun"] == "中旬"]
print("\n")
print(df_1)df_1 = df[df["xun"] == "下旬"]
print("\n")
print(df_1)

代码截图

Part 4：部分代码解读

1. df["time1"] = pd.to_datetime(df['time'])时间格式转换，新生成的数据类型为datetime64

时间格式转换

2. df["日"] = df["time1"].dt.day获取日期对应的具体几号
3.df["xun"] = np.where((df["flag"] > 10) & (df["flag"] <= 20), "中旬", np.where(df["flag"] <= 10, "上旬", "下旬"))，两重判断
- np.where(条件,满足条件结果,不满足条件结果)
- 支持嵌套，有点VBA公式的感觉
- 对flag列的每个元素进行计算，结果为xun

4. df_1 = df[df["xun"] == "上旬"]获取上旬数据

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