float値を整数値に変更してから、pandasデータフレームで連結します

debugcn 投稿 Dev

ナティグ・アリエフ

次の図のように、「birthDay」、「birthMonth」、「birthYear」の3つの列があり、float値を含む「sample」という名前のデータフレームがあります。

新しい列「dateOfBirth」を追加し、整数形式のエントリを作成して、次のデータフレームを取得したいと思います。

やってみましたsample["dateOfBirth"] = sample["birthDay"].map(str). +"/"+ baseball["birthMonth"].map(str) +"/"+ baseball["birthYear"].map(str)。しかし、結果はようだった"11.0/3.0/1988.0"と"4.0/20.0/2001.0"。

よろしくお願いします。

piRSquared

セットアップ

sample = pd.DataFrame([
        [3., 11., 1988.],
        [20., 4., 2001.],
    ], columns=['birthDay', 'birthMonth', 'birthYear'])

オプション1は、
作るdateOfBirthのシリーズTimestamps

# dictionary map to rename to canonical date names
# enables convenient conversion using pd.to_datetime
m = dict(birthDay='Day', birthMonth='Month', birthYear='Year')
sample['dateOfBirth'] = pd.to_datetime(sample.rename(columns=m))

sample

オプション2
あなたは、文字列を主張する場合は
、使用dtしてアクセサをstrftime

# dictionary map to rename to canonical date names
# enables convenient conversion using pd.to_datetime
m = dict(birthDay='Day', birthMonth='Month', birthYear='Year')

sample['dateOfBirth'] = pd.to_datetime(sample.rename(columns=m)) \
                          .dt.strftime('%-m/%-d/%Y')

sample

オプション3を使用
して値から本当に再構築したい場合
apply

f = '{birthMonth:0.0f}/{birthDay:0.0f}/{birthYear:0.0f}'.format
sample['dateOfBirth'] = sample.apply(lambda x: f(**x), 1)
sample

nulls
1つ以上の日付列に欠落している値がある場合：
オプション1および2は変更を必要とせず、とにかく推奨されるオプションです。
フロートから構築する場合は、ブールマスクを使用しlocて割り当てることができます。

sample = pd.DataFrame([
        [3., 11., 1988.],
        [20., 4., 2001.],
        [20., np.nan, 2001.],
    ], columns=['birthDay', 'birthMonth', 'birthYear'])

sample

f = '{birthMonth:0.0f}/{birthDay:0.0f}/{birthYear:0.0f}'.format
mask = sample[['birthDay', 'birthMonth', 'birthYear']].notnull().all(1)
sample.loc[mask, 'dateOfBirth'] = sample.apply(lambda x: f(**x), 1)
sample

与えられたサンプルのタイミング

与えられたサンプル時間10,000のタイミング

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編集2021-05-29

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