[英]Perform calculations on dataframe column based on index value
我必須每月標准化一個數據框列Allocation
值。
data=
Allocation Temperature Precipitation Radiation
Date_From
2018-11-01 00:00:00 0.001905 9.55 0.0 0.0
2018-11-01 00:15:00 0.001794 9.55 0.0 0.0
2018-11-01 00:30:00 0.001700 9.55 0.0 0.0
2018-11-01 00:45:00 0.001607 9.55 0.0 0.0
這意味着,如果我們有 2018-11,將Allocation
除以 11.116,而在 2018-12 中,將Allocation
除以 2473.65,依此類推......(這些值來自列表Volume
,其中Volume[0]
對應於 2018- 11 直到Volume[7]
對應於 2019-06)。
Date_From
是一個索引和一個時間戳。
data_normalized=
Allocation Temperature Precipitation Radiation
Date_From
2018-11-01 00:00:00 0.000171 9.55 0.0 0.0
2018-11-01 00:15:00 0.000097 9.55 0.0 0.0
...
我的方法是使用 itertuples:
for row in data.itertuples(index=True,name='index'):
if row.index =='2018-11':
data['Allocation']/Volume[0]
在這里,if 語句永遠不會正確......
另一種方法是if ((row.index >='2018-11-01 00:00:00') & (row.index<='2018-11-31 23:45:00')):
但是,這里我得到錯誤TypeError: '>=' not supported between instances of 'builtin_function_or_method' and 'str'
我可以用這種方法解決我的問題還是應該使用不同的方法? 我很高興任何幫助
干杯!
也許您可以將您的列表Volume
放在一個數據框中,其中日期(或索引)是每個月的第一天。
import pandas as pd
import numpy as np
N = 16
date = pd.date_range(start='2018-01-01', periods=N, freq="15d")
df = pd.DataFrame({"date":date, "Allocation":np.random.randn(N)})
# A dataframe where at every month associate a volume
df_vol = pd.DataFrame({"month":pd.date_range(start="2018-01-01", periods=8, freq="MS"),
"Volume": np.arange(8)+1})
# convert every date with the beginning of the month
df["month"] = df["date"].astype("datetime64[M]")
# merge
df1 = pd.merge(df,df_vol, on="month", how="left")
# divide allocation by Volume.
# Now it's vectorial as to every date we merged the right volume.
df1["norm"] = df1["Allocation"]/df1["Volume"]
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