我有一个包含 2000 行的 DataFrame df。前几行如下所示： +--------------+----------+--+ | Timestamp | Duration | | +--------------+----------+--+ | 1/5/18 0:23 | 22 | | | 1/5/18 3:34 | 32 | | | 1/5/18 23:48 | 24 | | | 1/6/18 2:26 | 15 | | | 1/6/18 14:13 | 23 | | +--------------+----------+--+
我想根据以下标准创建一个新列 C：如果 Duration >= 20: 然后将 20 分钟添加到时间戳。如果持续时间 < 20：则为空。
因此，鉴于上述信息和数据，新表应如下所示： +--------------+----------+--------------+--+--+ | Timestamp | Duration | C | | | +--------------+----------+--------------+--+--+ | 1/5/18 0:23 | 22 | 1/5/18 0:43 | | | | 1/5/18 3:34 | 32 | 1/5/18 3:54 | | | | 1/5/18 23:48 | 24 | 1/6/18 0:08 | | | | 1/6/18 2:26 | 15 | Null | | | | 1/6/18 14:13 | 23 | 1/6/18 14:33 | | | +--------------+----------+--------------+--+--+
关于如何做到这一点的任何想法？
一些日期时间算术应该可以做到。
df['C'] = pd.to_datetime(df.Timestamp) + pd.to_timedelta(
np.where(df.Duration > 20, 20, np.nan), unit='m')
df['C']
0 2018-01-05 00:43:00
1 2018-01-05 03:54:00
2 2018-01-06 00:08:00
3 NaT
4 2018-01-06 14:33:00
Name: C, dtype: datetime64[ns]
根据需要随意格式化结果：
df['C'] = df['C'].dt.strftime('%m/%d/%y %H:%M')
注意：如果您的日期从第一天开始，请将时间戳转换代码更改为
pd.to_datetime(df.Timestamp, dayfirst=True, errors='coerce')
所以日期被适当地处理为先有一天。
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