मेरे पास एक डेटाफ्रेम है जैसा कि नीचे दिखाया गया है। यह इस post< की निरंतरता है। /ए>
df = pd.DataFrame({'person_id': [101,101,101,101,202,202,202],
'person_type':['A','A','B','C','D','B','A'],
'login_date':['5/7/2013 09:27:00 AM','09/08/2013 11:21:00 AM','06/06/2014 08:00:00 AM','06/06/2014 05:00:00 AM','12/11/2011 10:00:00 AM','13/10/2012 12:00:00 AM','13/12/2012 11:45:00 AM'],
'logout_date':[np.nan,'11/08/2013 11:21:00 AM',np.nan,'06/06/2014 05:00:00 AM',np.nan,'13/10/2012 12:00:00 AM',np.nan]})
df.login_date = pd.to_datetime(df.login_date)
df.logout_date = pd.to_datetime(df.logout_date)
मैं logout_date कॉलम में 2 नियम लागू करना चाहता हूं
नियम 1 - यदि व्यक्ति प्रकार बी, सी, डी, ई और लॉगआउट_डेट NaN है, तो लॉगिन तिथि मान की प्रतिलिपि बनाएँ
नियम 2 - यदि व्यक्ति प्रकार A है और logout_date NaN है, तो लॉगिन तिथि में 2 दिन जोड़ें
जब मैं नीचे की कोशिश करता हूँ
m1 = df['person_type'].isin(['B','C','D'])
m2 = df['person_type'].isin(['A'])
m3 = df['logout_datetime'].isna()
df['logout_datetime'] = np.select([m1 & m3, m2 & m3],
[df['login_datetime'], df['login_datetime'] + pd.DateOffset(days=2)],
default=df['logout_datetime'])
df['logout_date'] = np.select([m1 & m3, m2 & m3],
[df['login_datetime'].dt.date, (df['login_datetime'] + pd.DateOffset(days=2)).dt.date],
default=df['logout_datetime'])
मैं नमूना कोड में दिखाए गए अनुसार np.select का उपयोग करके सीधे logout_date कॉलम प्राप्त करना चाहता हूं।
वर्तमान में मुझे नीचे जैसा आउटपुट मिलता है जो गलत है
मुझे समझ में नहीं आता क्यों कुछ पंक्तियां समस्याएं पैदा कर रही हैं जबकि अन्य पंक्तियां ठीक काम कर रही हैं।
क्या इसमें मेरी मदद कर सकते हैं? मुझे उम्मीद है कि मेरे आउटपुट में उचित दिनांक मान होंगे
1 उत्तर
मुझे लगता है कि default पैरामीटर में np.select (default=df['logout_datetime']) में कनवर्ट करने में समस्या गुम है और np.select से लौटाए गए समान प्रकारों के लिए इसे default=df['logout_datetime'].dt.date में बदलें:
df['logout_date'] = np.select([m1 & m3, m2 & m3],
[df['login_date'].dt.date,
(df['login_date'] + pd.DateOffset(days=2)).dt.date],
default=df['logout_date'].dt.date)
print (df)
person_id person_type login_date logout_date
0 101 A 2013-05-07 09:27:00 2013-05-09
1 101 A 2013-09-08 11:21:00 2013-11-08
2 101 B 2014-06-06 08:00:00 2014-06-06
3 101 C 2014-06-06 05:00:00 2014-06-06
4 202 D 2011-12-11 10:00:00 2011-12-11
5 202 B 2012-10-13 00:00:00 2012-10-13
6 202 A 2012-12-13 11:45:00 2012-12-15
अगर default डेटाटाइम के साथ चाहिए तो Series.dt.normalize निकालने का समय (00:00:00 पर सेट) और सभी प्रकार datetimes हैं, इसलिए अच्छी तरह से काम कर रहा है:
df['logout_date'] = np.select([m1 & m3, m2 & m3],
[df['login_date'].dt.normalize(),
(df['login_date'] + pd.DateOffset(days=2)).dt.normalize()],
default=df['logout_date'])
print (df)
person_id person_type login_date logout_date
0 101 A 2013-05-07 09:27:00 2013-05-09 00:00:00
1 101 A 2013-09-08 11:21:00 2013-11-08 11:21:00
2 101 B 2014-06-06 08:00:00 2014-06-06 00:00:00
3 101 C 2014-06-06 05:00:00 2014-06-06 05:00:00
4 202 D 2011-12-11 10:00:00 2011-12-11 00:00:00
5 202 B 2012-10-13 00:00:00 2012-10-13 00:00:00
6 202 A 2012-12-13 11:45:00 2012-12-15 00:00:00
मूल डेटाटाइम उपयोग के लिए:
df['logout_date'] = np.select([m1 & m3, m2 & m3],
[df['login_date'],
(df['login_date'] + pd.DateOffset(days=2))],
default=df['logout_date'])
print (df)
person_id person_type login_date logout_date
0 101 A 2013-05-07 09:27:00 2013-05-09 09:27:00
1 101 A 2013-09-08 11:21:00 2013-11-08 11:21:00
2 101 B 2014-06-06 08:00:00 2014-06-06 08:00:00
3 101 C 2014-06-06 05:00:00 2014-06-06 05:00:00
4 202 D 2011-12-11 10:00:00 2011-12-11 10:00:00
5 202 B 2012-10-13 00:00:00 2012-10-13 00:00:00
6 202 A 2012-12-13 11:45:00 2012-12-15 11:45:00
dt.date का उपयोग नहीं करता, इसे केवल डेटाटाइम मान से भरना चाहिए? यह एक इंटरगर से क्यों भरता है?..upvited
dates और datetimes . के साथ बेमेल है
df['login_date'].dt.date वापसी की तारीखें, फिर (df['login_date'] + pd.DateOffset(days=2)).dt.date वापसी dates और default=df['logout_date'] वापसी की तारीखें
2014-06-06 08:00:00 को बनाए रखने के बजाय, यह इसे 2014-06-06 00:00:00 कर देता है
naहो सकता है