使用df的apply方法映射一个函数,函数功能为将销售时间里面的日期和星期分开,此时原始df应该新增加一列: 销售星期
时间: 2024-05-02 09:22:57 浏览: 13
好的,请稍等一下,我来为您回答这个问题。
您可以使用 Pandas 中的 apply 方法来映射一个函数。具体来说,您可以通过定义一个函数来将销售时间里面的日期和星期分开,然后使用 apply 方法将该函数应用到原始数据框的某个列上,从而新增加一列。
以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 定义将销售时间分成日期和星期的函数
def split_sales_date(sales_date):
date = sales_date.date()
weekday = sales_date.weekday()
return (date, weekday)
# 构造一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'sales_date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03']})
# 使用 apply 方法将函数应用到 sales_date 列上,新增加一列 sales_weekday
df['sales_weekday'] = df['sales_date'].apply(lambda x: split_sales_date(pd.to_datetime(x)))
# 打印结果
print(df)
```
输出结果如下:
```
sales_date sales_weekday
0 2021-01-01 (2021-01-01, 4)
1 2021-01-02 (2021-01-02, 5)
2 2021-01-03 (2021-01-03, 6)
```
在这个示例中,我们首先定义了一个函数 `split_sales_date`,该函数接受一个销售时间的字符串,并将其转换为 Pandas 中的 `datetime` 类型。然后,我们可以通过调用 `date` 方法和 `weekday` 方法来分别获取销售时间的日期和星期,并将它们作为一个元组返回。
接下来,我们通过调用 Pandas 中的 `DataFrame` 类来构造一个示例数据框 `df`,其中包含了一个 `sales_date` 列。
最后,我们使用 `apply` 方法将 `split_sales_date` 函数应用到 `sales_date` 列上,并使用 `lambda` 表达式将其转换为一个匿名函数。这个匿名函数所返回的值将会被存储在一个新的列 `sales_weekday` 中。
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