Python - 通过 pandas 数据帧迭代并分配和有条件更新日期时间变量

Question

我是一名 Python 新手，想知道是否有人可以帮助我。

我想迭代 pandas 数据框中的日期时间列，同时为每次迭代更新最近时间的变量。假设这是我的数据:

    Time
06:12:50
06:13:51
06:13:51
06:13:50
06:14:51
06:14:49

对于我的结果，我希望它看起来像这样:

RecentTime:
   06:12:50
   06:13:51
   06:13:51
   06:13:51
   06:14:51
   06:14:51

我认为代码应该看起来像这样，但我遇到了麻烦并且不明白为什么。这是我的代码:

RecentTime = [] # Store list of most recent time for each row
Index: None       # Create empty variable
# Loop through 
for index, row in data.iterrows():
    index = row['Time']   # Save value as index
    if index >= row['Time']: # If time is greater than current row
    index = row['Time']
        RecentTime.append(index) # Append most recent variable into list
    else:
        continue

出于某种原因，这是我的结果:

RecentTime
  06:12:50
  06:13:51
  06:13:51
  06:13:50
  06:14:51
  06:14:49

Answer 1

每次循环时，您都会在检查不等式之前写入变量index，因此

if index >= row['Time']:

不仅总是True，而且在检查此不等式之前，您始终将索引设置为等于当前时间。根据您描述中的模式，其中所需的结果时间永远不会早于前一行，我认为您正在寻找更像这样的东西:

RecentTime = [] # Store list of most recent time for each row
priortime = None
# Loop through 
for index, row in data.iterrows():
    currenttime = row['Time']
    if priortime is None:
        priortime = currenttime

    if priortime > currenttime: # If prior time is greater than current row
        currenttime = priortime

    priortime = currenttime    
    RecentTime.append(currenttime)

最后，Index: None 行应该抛出错误SyntaxError: invalid syntax。假设您要为变量赋值，请使用Index = None。 index，小写，已在数据帧循环中使用来引用数据帧中的索引值，因此即使大写的 Index 变量不会冲突，您也应该命名它别的东西。