我想对这个问题应用类似的方法 Select DataFrame rows between two dates 但有时间范围。
我有一个关于餐厅订单的数据集，其中包含时间和订单类型。早餐、午餐和晚餐是有时间间隔的。
时间间隔:
breakfast: (8:00:00 - 12:00:00) lunch: (12:00:01-16:00:00) dinner: (16:00:01-20:00:00)
数据集示例:
order_type time
0 Lunch 13:24:30
1 Dinner 18:28:43
2 Dinner 17:17:44
3 Lunch 15:46:28
4 Lunch 12:33:48
5 Lunch 15:26:11
6 Lunch 13:04:13
7 Lunch 12:13:31
8 Breakfast 08:20:16
9 Breakfast 08:10:08
10 Dinner 18:08:27
11 Breakfast 10:42:15
12 Dinner 19:09:17
13 Dinner 18:28:43
14 Breakfast 09:21:07
我的 time 列最初是 object 类型，我将其转换为 timedelta64[ns]。
我想创建三个时间范围，每个时间范围对应一个 order_type。然后使用它们来验证我的数据集的准确性。
当我有三个范围时，我可以运行类似下面的 for 循环:
for order in dirtyData['order_type']:
for time in dirtyData['time']:
if order=='Breakfast' and time not in BreakfastRange:
*do something*
我提到了 documentation还有这个post .应用 between_time 但我一直收到错误。
最佳答案
你可以使用pd.cut:
# threshold for time range
bins = pd.to_timedelta(['8:00:00', '12:00:00', '16:00:00', '20:00:00'])
# cut:
df['order_type_gt'] = pd.cut(df['time'],
bins,
labels=['Breakfast','Lunch', 'Dinner'],
include_lowest=True)
输出:
order_type time order_type_gt
0 Lunch 13:24:30 Lunch
1 Dinner 18:28:43 Dinner
2 Dinner 17:17:44 Dinner
3 Lunch 15:46:28 Lunch
4 Lunch 12:33:48 Lunch
5 Lunch 15:26:11 Lunch
6 Lunch 13:04:13 Lunch
7 Lunch 12:13:31 Lunch
8 Breakfast 08:20:16 Breakfast
关于python - 在 Pandas 中创建时间范围，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/58177231/