df['hour'] = df['时间列名'].apply(lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S').hour)这句代码什么意思
时间: 2024-05-16 07:19:37 浏览: 1
这句代码是针对一个名为df的DataFrame进行的操作。它的作用是将时间列(假设列名为“时间列名”)中的时间字符串转换成小时数,并将结果存储到名为“hour”的新列中。
具体来说,代码中的 lambda 表达式接受时间列中的每一个时间字符串作为输入,将其转换成一个 datetime 对象,再从该对象中提取小时数并返回。datetime.strptime() 方法根据给定的格式字符串将时间字符串解析成 datetime 对象。'%Y-%m-%d %H:%M:%S' 是一个时间格式字符串,其中各个字符的含义分别为:
- %Y:年份,4位数字
- %m:月份,2位数字
- %d:日期,2位数字
- %H:小时数,24小时制,2位数字
- %M:分钟数,2位数字
- %S:秒数,2位数字
最后,apply() 方法将 lambda 表达式应用到时间列中的每一个时间字符串上,并将返回的小时数存储到名为“hour”的新列中。
相关问题
df['date'] = df['date'].apply(lambda x:datetime.strptime(x,'%Y-%m-%d')) 再详细解释一下这行代码
这行代码的作用是将DataFrame中的日期字符串转换为datetime对象,并将转换后的结果赋值给'date'列。
具体解释如下:
1. `df['date']`: 这部分代码表示从DataFrame中选择名为'date'的列。
2. `.apply(lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d'))`: 这部分代码使用了`apply()`函数,对选中的每个元素进行操作。lambda函数中的`datetime.strptime()`函数将日期字符串按照指定的格式'%Y-%m-%d'转换为datetime对象。
- `x`:表示每个元素的值。
- `datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d')`:将日期字符串x按照'%Y-%m-%d'的格式转换为datetime对象。
3. 整体上,这行代码的目的是对'date'列中的每个日期字符串进行格式转换,将其转换为datetime对象,并将转换后的结果赋值给'date'列。这样,我们就可以在后续的绘图过程中正确地处理日期数据。
from datetime import * print (result_df["活动日期"]) #result_df["活动日期"] = result_df["活动日期"].map(lambda x: datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")) result_df[result_df["活动日期"].map(lambda x: datetime.strptime(x,"%Y-%m-%d %H:%M:%S"))]
在你提供的代码中,`result_df` 是一个数据帧,并且你想要使用 `map()` 函数将 `result_df` 数据帧中的 "活动日期" 列转换成日期时间格式。但是,在你尝试使用 `map()` 函数转换之前,你想要先查看 "活动日期" 列的值。因此,你打印了 `result_df["活动日期"]` 的值。
但是,你的最后一行代码存在错误。你想要使用布尔索引器来选择符合条件的行,并将这些行作为一个新的数据帧返回。但是,你传递给 `result_df[]` 的是一个布尔值的数组,而不是行的索引器。因此,你会得到 `TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable` 的错误。
如果你想要选择符合条件的行并将它们作为一个新的数据帧返回,你可以使用以下代码:
```
result_df[
result_df["活动日期"].map(lambda x: datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
]
```
这个代码片段使用 `map()` 函数将 "活动日期" 列中的每个值转换成日期时间格式,并返回一个布尔值的数组,这个数组指示哪些行的 "活动日期" 值可以被转换成日期时间格式。然后,这个布尔值的数组被传递给 `result_df[]` 索引器,选择符合条件的行并将它们作为一个新的数据帧返回。