Bagaimana untuk membuat lajur berdasarkan penapis baris DataFrame lain?-Tutorial Python-php.cn

Bagaimana untuk membuat lajur berdasarkan penapis baris DataFrame lain?

WBOY

Lepaskan： 2024-02-09 13:30:04

ke hadapan

582 orang telah melayarinya

如何基于其他 DataFrame 行过滤器创建列？

Kandungan soalan

Saya mempunyai kerangka malas yang dipanggil "data_jam" yang mengandungi lajur waktu tarikh setiap jam yang dipanggil "masa". Saya juga mempunyai bingkai data yang dipanggil "masa hadapan_masa" yang mengandungi dua lajur masa tarikh yang dipanggil "mula" (masa mula tempoh masa hadapan) dan "akhir" (masa tamat tempoh masa hadapan). Yang penting, tempoh masa hadapan ini tidak bertindih.

Saya ingin mencipta lajur yang dipanggil "tempoh" untuk lazyframe data_jam, ia harus mempunyai nilai int berdasarkan tempoh mana (baris rangka data masa hadapan_masa, dari 0 hingga 9 jika terdapat 10 titik) nilai lajur masa bagi data_jam Nilai adalah antara nilai lajur mula dan tamat tempoh_masa hadapan.

Saya cuba melakukan perkara berikut:

periods = pl.series(range(future_periods.height))
hourly_data = hourly_data.with_columns(
    (
        pl.when(((future_periods.get_column('start') <= pl.col('time')) & (pl.col('time') <= future_periods.get_column('end'))).any())
        .then(periods.filter(pl.series((future_periods.get_column('start') <= pl.col('real_time')) & (pl.col('real_time') <= future_periods.get_column('end')))).to_list()[0])
        .otherwise(none)
    ).alias('period')
)

Salin selepas log masuk

Tetapi ini memberi saya ralat: typeerror: Memanggil pembina siri dengan jenis 'expr' yang tidak disokong untuk values hujah

Apa yang saya ingin capai: Input:

hourly_data:
┌────────────────────┐
│ time               │
│ ---                │
│ datetime           │
╞════════════════════╡
│ 2024-01-01 00:00:00│
│ 2024-01-01 01:00:00│
│ 2024-01-01 02:00:00│
│         ...        │
│ 2024-03-31 23:00:00│
│ 2024-04-01 00:00:00│
│ 2024-04-01 01:00:00│
│         ...        │
│ 2024-06-01 00:00:00│
└────────────────────┘
future_periods:
┌─────────────────────────┬───────────────────────┐
│ start                   ┆ end                   │
│ ---                     ┆ ---                   │
│ datetime                ┆ datetime              │
╞═════════════════════════╪═══════════════════════╡
│ 2024-01-01 00:00:00     ┆ 2024-01-31 23:00:00   │
│ 2024-02-01 00:00:00     ┆ 2024-02-28 23:00:00   │
│ 2024-03-01 00:00:00     ┆ 2024-03-31 23:00:00   │
│ 2024-04-01 00:00:00     ┆ 2024-05-31 23:00:00   │
└─────────────────────────┴───────────────────────┘

Salin selepas log masuk

Keluaran:

hourly_data:
┌─────────────────────────┬────────┐
│ time                    ┆ period │
│ ---                     ┆ ---    │
│ datetime                ┆ int    │
╞═════════════════════════╪════════╡
│ 2024-01-01 00:00:00     ┆ 0      │
│ 2024-01-01 01:00:00     ┆ 0      │
│ 2024-01-01 02:00:00     ┆ 0      │
│          ...            ┆ ...    │
│ 2024-03-31 23:00:00     ┆ 2      │
│ 2024-04-01 00:00:00     ┆ 3      │
│ 2024-04-01 01:00:00     ┆ 3      │
│          ...            ┆ ...    │
│ 2024-06-01 00:00:00     ┆ None   │
└─────────────────────────┴────────┘

Salin selepas log masuk

Jawapan betul

Secara amnya, ia adalah gabungan ketidaksamaan, atau dalam kes anda, gabungan julat. Berikut ialah satu cara untuk melakukannya. Mari mulakan dengan mencipta beberapa sampel data:

hourly_data = pl.dataframe({
    "time": ['2023-01-01 14:00','2023-01-02 09:00', '2023-01-04 11:00']
}).lazy()

future_periods = pl.dataframe({
    "id": [1,2,3,4],
    "start": ['2023-01-01 11:00','2023-01-02 10:00', '2023-01-03 15:00', '2023-01-04 10:00'],
    "end": ['2023-01-01 16:00','2023-01-02 11:00', '2023-01-03 18:00', '2023-01-04 15:00']
}).lazy()

┌──────────────────┬──────┐
│ time             ┆ data │
│ ---              ┆ ---  │
│ str              ┆ str  │
╞══════════════════╪══════╡
│ 2023-01-01 14:00 ┆ a    │
│ 2023-01-02 09:00 ┆ b    │
│ 2023-01-04 11:00 ┆ c    │
└──────────────────┴──────┘ 
┌─────┬──────────────────┬──────────────────┐
│ id  ┆ start            ┆ end              │
│ --- ┆ ---              ┆ ---              │
│ i64 ┆ str              ┆ str              │
╞═════╪══════════════════╪══════════════════╡
│ 1   ┆ 2023-01-01 11:00 ┆ 2023-01-01 16:00 │
│ 2   ┆ 2023-01-02 10:00 ┆ 2023-01-02 11:00 │
│ 3   ┆ 2023-01-03 15:00 ┆ 2023-01-03 18:00 │
│ 4   ┆ 2023-01-04 10:00 ┆ 2023-01-04 15:00 │
└─────┴──────────────────┴──────────────────┘

Salin selepas log masuk

Kini anda boleh melakukannya dalam dua langkah - pertama, kira pautan antara time 和未来时段 id:

time_periods = (
   hourly_data
       .join(future_periods, how="cross")
       .filter(
           pl.col("time") > pl.col("start"),
           pl.col("time") < pl.col("end")
        ).select(["time","id"])
)

┌──────────────────┬─────┐
│ time             ┆ id  │
│ ---              ┆ --- │
│ str              ┆ i64 │
╞══════════════════╪═════╡
│ 2023-01-01 14:00 ┆ 1   │
│ 2023-01-04 11:00 ┆ 4   │
└──────────────────┴─────┘

Salin selepas log masuk

Anda kemudian boleh menyertainya dengan bingkai data asal:

hourly_data.join(time_periods, how="left", on="time").collect()

┌──────────────────┬──────┬──────┐
│ time             ┆ data ┆ id   │
│ ---              ┆ ---  ┆ ---  │
│ str              ┆ str  ┆ i64  │
╞══════════════════╪══════╪══════╡
│ 2023-01-01 14:00 ┆ a    ┆ 1    │
│ 2023-01-02 09:00 ┆ b    ┆ null │
│ 2023-01-04 11:00 ┆ c    ┆ 4    │
└──────────────────┴──────┴──────┘

Salin selepas log masuk

Cara lain untuk melakukan ini mungkin menggunakan penyepaduan duckdb 感谢 与 polars:

import duckdb
import polars as pl

duckdb.sql("""
    select
        h.time, h.data, p.id
    from hourly_data as h
        left join future_periods as p on
            p.start < h.time and
            p.end > h.time
""").pl()

┌──────────────────┬──────┬──────┐
│ time             ┆ data ┆ id   │
│ ---              ┆ ---  ┆ ---  │
│ str              ┆ str  ┆ i64  │
╞══════════════════╪══════╪══════╡
│ 2023-01-01 14:00 ┆ A    ┆ 1    │
│ 2023-01-04 11:00 ┆ C    ┆ 4    │
│ 2023-01-02 09:00 ┆ B    ┆ null │
└──────────────────┴──────┴──────┘

Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk membuat lajur berdasarkan penapis baris DataFrame lain?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!