我想更改 pandas 数据框中的数据。
我收集的数据需要分配一个步长值。触发阶跃变化的条件有时是时间或高压或温度值。我无法完成第一步:当排液超过一定压力(1100 psi)且温度低于(40 C)时，这是“稀释”阶段。
尝试更改值时:
df.ix[(df['press'] > 1100) & (df['temp'] < 40),'proc'] = 'dilute';
我似乎只修改了前两行。
items[0].head()
Out[37]:
time mass temp press proc
time
00:00:00 10:58:07 21.947102 23.306101 1.830506 dilute
00:00:01 10:58:08 22.076259 23.306101 57.274142 dilute
00:00:02 10:58:09 22.094710 23.306101 196.000203 pressurize
00:00:03 10:58:10 22.113161 23.306101 293.318991 pressurize
00:00:03 10:58:10 22.094710 23.306101 361.161415 pressurize
items[0].tail()
Out[38]:
time mass temp press proc
time
00:36:12 11:34:19 18.201538 39.798763 -1.678585 pressurize
00:36:13 11:34:20 18.183087 39.719165 -1.444645 pressurize
00:36:14 11:34:21 18.183087 39.671407 -1.444645 pressurize
00:36:15 11:34:22 18.219989 39.703246 -1.444645 pressurize
00:36:16 11:34:23 18.201538 39.758964 -1.444645 pressurize
经过进一步检查，索引似乎确实有效，为我提供了我期望看到稀释发生的索引......
print(df.ix[(df['press'] > 1100) & (df['temp'] < 40),'proc'].head(),
df.ix[(df['press'] > 1100) & (df['temp'] < 40),'proc'].tail())
time
00:00:26 pressurize
00:00:27 pressurize
00:00:28 pressurize
00:00:29 pressurize
00:00:30 pressurize
Name: proc, dtype: object time
00:26:08 pressurize
00:26:09 pressurize
00:26:10 pressurize
00:26:11 pressurize
00:26:12 pressurize
Name: proc, dtype: object
但是，当将其应用于我的数据时，我只得到前两个值的更改，并且消息 -
FutureWarning: in the future, boolean array-likes will be handled as a boolean array index values[indexer] = value'
运行cookbook examples确实给出了预期的响应。
我似乎有一个嵌套索引，但我不清楚为什么，或者如何修改它。这里有几个层次，对解决方案的搜索尚未证明是有用的，也没有提供帮助澄清的最佳途径。
我想重置索引并使用数字，但我需要按值和时间增量对步骤进行排序。
该索引是一个时间增量，我需要将多个周期内启动的多个运行标准化，以便在 0 秒内同时启动所有运行。我的搜索仅产生日期修改而不是时间，因此我使用 timedelta 索引将值归一化为零。
如果有更好的方式来发布这个问题，或者更清晰，请询问。我非常愿意增加清晰度或修饰。很难预测专业编码员会看到有用的信息。
最佳答案
试试这个
df['press'].astype('float')
df['temp'].astype('float')
df['proc'] = np.where((df['press'] > 1100) & (df['temp'] < 40),'dilute', "pressurized")
关于python - 根据时间增量和索引修改列值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37758448/