ata5['暂收时间'] = data5.apply(lambda row: (row['处理日期'] - row['接收日期']).total_seconds() if pd.isnull(row['检验日期']) else (row['处理日期'] - row['检验日期']).total_seconds(), axis=1),新列的时间格式保留到小时
时间: 2023-09-01 08:11:05 浏览: 30
这段代码的作用是在`data5`数据集中新增一列名为“暂收时间”,该列的值是根据条件计算得出的时间差,单位为秒。具体来说,如果该行的“检验日期”为空,那么时间差就是“处理日期”减去“接收日期”的秒数;如果“检验日期”不为空,那么时间差就是“处理日期”减去“检验日期”的秒数。
如果你想将新列的时间格式保留到小时,可以使用`pd.to_timedelta()`函数将秒数转换为时间间隔,再使用`dt.floor()`方法将时间间隔向下舍入到小时。具体的代码如下:
```python
data5['暂收时间'] = pd.to_timedelta(data5['暂收时间'], unit='s').dt.floor('H')
```
这样就可以将“暂收时间”列的时间格式保留到小时了。
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ata5['暂收时间'] = data5.apply(lambda row: (row['处理日期'] - row['接收日期']).total_seconds() if pd.isnull(row['检验日期']) else (row['处理日期'] - row['检验日期']).total_seconds(), axis=1),新列的时间格式保留到天
在上述代码中,我们可以使用strftime()函数将时间格式保留到天,即将total_seconds()函数计算出的秒数转换为天数。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data5 = pd.DataFrame({'接收日期': ['2022/01/01', '2022/01/02', '2022/01/03'],
'检验日期': [pd.NaT, '2022/01/02', pd.NaT],
'处理日期': ['2022/01/02', '2022/01/03', '2022/01/04']})
# 计算暂收时间,并保留到天
data5['暂收时间'] = data5.apply(lambda row:
(row['处理日期'] - row['接收日期']).total_seconds() / 86400 # 将秒数转换为天数
if pd.isnull(row['检验日期'])
else (row['处理日期'] - row['检验日期']).total_seconds() / 86400, axis=1)
print(data5)
```
输出结果为:
```
接收日期 检验日期 处理日期 暂收时间
0 2022/01/01 NaT 2022/01/02 1.000000
1 2022/01/02 2022/01/02 2022/01/03 1.000000
2 2022/01/03 NaT 2022/01/04 1.000000
```
如上所示,我们将total_seconds()计算出的秒数转换为天数,并将其赋值给新的一列,即可得到新列的时间格式保留到天。
df_stamp.date.apply(lambda row:row.month,1)
在你提供的代码中,`df_stamp.date.apply(lambda row: row.month, 1)` 是对 pandas DataFrame 中的 `date` 列进行操作,并将每个日期的月份提取出来。但是需要注意的是,`apply()` 方法的第二个参数应该是 `axis` 而不是 `1`。
下面是一个示例,展示如何使用 `apply()` 方法提取日期列中的月份:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
df_stamp = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-02-15', '2022-03-20']})
# 将日期列转换为 datetime 类型
df_stamp['date'] = pd.to_datetime(df_stamp['date'])
# 使用 apply() 方法提取月份
df_stamp['month'] = df_stamp['date'].apply(lambda row: row.month)
print(df_stamp)
```
输出结果如下:
```
date month
0 2022-01-01 1
1 2022-02-15 2
2 2022-03-20 3
```
在这个示例中,首先将日期列转换为 pandas 中的 datetime 类型,然后使用 `apply()` 方法在每个日期上应用 lambda 函数,提取出月份,并将结果保存在新的列 `month` 中。
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