python-3.x - 在 Pandas DataFrame 上应用 TimeZoneFinder 函数

Question

from timezonefinder import TimezoneFinder
import pandas as pd

tf = TimezoneFinder()
df = pd.DataFrame({'latitude': [-22.540556,-22.950556,-22.967778], 'longitude': [-43.149167,-43.230833,-43.234444], 'timezone': [0,0,0]})
TimeZone = tf.timezone_at(lng=df['longitude'], lat=df['latitude'])
df['timezone'].apply(TimeZone)

print(df)

你好，Python 新手，正在努力让 TimeZoneFinder 为我工作。我想根据其他 2 列的地理位置将 timezone_at() 应用于 TimeZone 列。关于如何实现这项工作有什么建议吗？

错误:

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/mhembree/PycharmProjects/Python/Test Column Add.py", line 17, in <module>
    TimeZone = tf.timezone_at(lng=df['longitude'], lat=df['latitude'])
  File "C:\Program Files (x86)\Python 3.5\lib\site-packages\timezonefinder\functional.py", line 27, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
  File "C:\Program Files (x86)\Python 3.5\lib\site-packages\timezonefinder\timezonefinder.py", line 483, in timezone_at
    if lng > 180.0 or lng < -180.0 or lat > 90.0 or lat < -90.0:
  File "C:\Program Files (x86)\Python 3.5\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 955, in __nonzero__
    .format(self.__class__.__name__))
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

Answer 1

实际上你已经很接近了!我首选的使用列作为随机函数的输入并将其保存到新列中的方法是 this thread 中评价最高的一种。 。根据它，你的问题可以这样解决:

from timezonefinder import TimezoneFinder
import pandas as pd

my_func = TimezoneFinder().timezone_at  #Note the no parenthesis on the function call!
df = pd.DataFrame({'latitude': [-22.540556,-22.950556,-22.967778], 'longitude': [-43.149167,-43.230833,-43.234444], 'timezone': [0,0,0]})
df['timezone'] = df.apply(lambda x: my_func(lng=x['longitude'], lat=x['latitude']),axis=1)

这会产生您想要的结果:

    latitude  longitude           timezone
0 -22.540556 -43.149167  America/Sao_Paulo
1 -22.950556 -43.230833  America/Sao_Paulo
2 -22.967778 -43.234444  America/Sao_Paulo