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问Pandas将原始列的空值替换为df.apply结果
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Stack Overflow用户

提问于 2020-05-11 21:27:55

回答 2查看 42关注 0票数 2

我有下面的数据帧df，其中stamp B有时是空的。我必须使用Time列中Stamp A的日期和相应的时间来填充这些空值

              stamp A             stamp B      Time
0 2012-10-08 18:15:05 2012-10-08 18:15:05  19:00:01
1 2012-10-09 12:15:05                 NaT  18:45:09
2 2012-10-11 18:13:00                 NaT  12:20:20
3 2012-10-11 08:15:15 2012-10-11 18:15:05  22:10:05
4 2012-10-12 18:15:20 2012-10-12 17:10:20  19:34:12

这是我的解决方案-

>>>from datetime import dateime as dtm    
>>>result = df[df['stamp B'].isnull()].apply(lambda x: dtm.combine(x['stamp A'].date(), dtm.strptime(x["Time"], "%H:%M:%S").time()), axis=1)

返回result，如下所示：

1   2012-10-09 18:45:09
2   2012-10-11 12:20:20
dtype: datetime64[ns]

但是不确定如何将这个result替换为原始数据帧df['stamp B']中的NaT值

pandas

python

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-05-11 21:31:31

使用Series.dt.floor表示移除时间，使用to_timedelta添加时间增量，然后使用Series.combine_first替换缺少的值

dates = df['stamp A'].dt.floor('d').add(pd.to_timedelta(df['Time']))
df['stamp B'] = df['stamp B'].combine_first(dates)

print (df)
              stamp A             stamp B      Time
0 2012-10-08 18:15:05 2012-10-08 18:15:05  19:00:01
1 2012-10-09 12:15:05 2012-10-09 18:45:09  18:45:09
2 2012-10-11 18:13:00 2012-10-11 12:20:20  12:20:20
3 2012-10-11 08:15:15 2012-10-11 18:15:05  22:10:05
4 2012-10-12 18:15:20 2012-10-12 17:10:20  19:34:12

票数 3

Stack Overflow用户

发布于 2020-05-11 21:29:32

我将从stamp A中提取日期，添加Time，然后在stamp B上执行fillna

s = df['stamp A'].dt.normalized() + pd.to_timedelta(df['Time'])

df['stamp B'] = df['stamp B'].fillna(s)

票数 3

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/61730862

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