当时间列满足某个条件时改变日期列答案

【问题标题】：Change the date column when the time column satisfies a certain condition当时间列满足某个条件时改变日期列
【发布时间】：2019-12-30 17:48:02
【问题描述】：

在我最初的问题here 给出了非常有建设性的答案之后，我想为我的原始数据框定制它。

我需要进行更改的数据框来自：nightframe=new_df.between_time('22:00','04:00')，前几行如下所示：

                           date      time  diffs criteria 1
datetime                                                   
2018-01-05 22:00:00  2018-01-05  22:00:00    0.0       True
2018-01-05 23:00:00  2018-01-05  23:00:00   -1.0      False
2018-01-06 00:00:00  2018-01-06  00:00:00    1.0       True
2018-01-06 01:00:00  2018-01-06  01:00:00   -2.0      False
2018-01-06 02:00:00  2018-01-06  02:00:00   -1.0       True
2018-01-06 03:00:00  2018-01-06  03:00:00    1.0       True
2018-01-06 04:00:00  2018-01-06  04:00:00    1.0      False
2018-01-06 22:00:00  2018-01-06  22:00:00   -1.0       True

如果时间是从 00:00 到 04:00，我需要将日期分配给前一个日期。我已经根据我的情况尝试了这些代码，但它们不起作用：

condition = nightframe['time'].isin([0,1,2,3,4])
condition = nightframe['time'].dt.time.isin(\
                      ['00:00','01:00','02:00','03:00','04:00'])
condition = nightframe['time'](['00:00','01:00','02:00','03:00','04:00'])

如果条件有效，我想我需要的数据框可以来自：nightframe['date']=np.where(condition, nightframe['date']-pd.Timedelta('1 day'), nightframe['date'])，并且应该给出这个视图：

                           date      time  diffs criteria 1
datetime                                                   
2018-01-05 22:00:00  2018-01-05  22:00:00    0.0       True
2018-01-05 23:00:00  2018-01-05  23:00:00   -1.0      False
2018-01-06 00:00:00  2018-01-05  00:00:00    1.0       True
2018-01-06 01:00:00  2018-01-05  01:00:00   -2.0      False
2018-01-06 02:00:00  2018-01-05  02:00:00   -1.0       True
2018-01-06 03:00:00  2018-01-05  03:00:00    1.0       True
2018-01-06 04:00:00  2018-01-05  04:00:00    1.0      False
2018-01-06 22:00:00  2018-01-06  22:00:00   -1.0       True
2018-01-06 23:00:00  2018-01-06  23:00:00    1.0       True
2018-01-07 00:00:00  2018-01-06  00:00:00    0.0      False
2018-01-07 01:00:00  2018-01-06  01:00:00    1.0       True
2018-01-07 02:00:00  2018-01-06  02:00:00    0.0      False
2018-01-07 03:00:00  2018-01-06  03:00:00   -1.0      False
2018-01-07 04:00:00  2018-01-06  04:00:00    1.0       True
2018-01-07 22:00:00  2018-01-07  22:00:00    1.0       True

注意：'datetime' 是我的数据框的索引，而 nightframe 列的类型是：

print(nightframe.dtypes)
date           object
time           object
diffs         float64
criteria 1     object
dtype: object

print(nightframe.index.dtype)
datetime64[ns]

【问题讨论】：

请多解释一下你的逻辑。在这种情况下，diffs 和 criteria 列的功能是什么？ dod 2018-01-07 突然从哪里来的？您的预期输出是否基于您给定的示例数据框？
diffs 和 criteria 列不考虑，而 dates 来自 datetime 索引列。我要做的是将00:00到04:00的时间分配给前一个日期，而日期时间索引将保持不变。

标签： python-3.x pandas datetime timedelta

【解决方案1】：

感谢您的贡献。这是对我有用的代码

我选择保留“日期”并创建“日期 2”列以便能够进行比较。否则，在下面用 'date' 代替 'date2'：

hours=nightframe.index.hour
condition=hours.isin([0,1,2,3,4])
nightframe['date2']=np.where(condition, \
                    nightframe['date']-pd.Timedelta('1 day'), \
                    nightframe['date'])

print(nightframe.head(20))

Output[]:
                           date      time  diffs criteria 1       date2
datetime                                                               
2018-01-05 13:00:00  2018-01-05  13:00:00    0.0        NaN  2018-01-05
2018-01-05 14:00:00  2018-01-05  14:00:00   -1.0      False  2018-01-05
2018-01-05 15:00:00  2018-01-05  15:00:00    0.0       True  2018-01-05
2018-01-05 16:00:00  2018-01-05  16:00:00   -2.0      False  2018-01-05
2018-01-05 17:00:00  2018-01-05  17:00:00    1.0       True  2018-01-05
2018-01-05 18:00:00  2018-01-05  18:00:00    1.0      False  2018-01-05
2018-01-05 19:00:00  2018-01-05  19:00:00   -1.0      False  2018-01-05
2018-01-05 20:00:00  2018-01-05  20:00:00    0.0       True  2018-01-05
2018-01-05 21:00:00  2018-01-05  21:00:00   -2.0      False  2018-01-05
2018-01-05 22:00:00  2018-01-05  22:00:00    0.0       True  2018-01-05
2018-01-05 23:00:00  2018-01-05  23:00:00   -2.0      False  2018-01-05
2018-01-06 00:00:00  2018-01-06  00:00:00   -2.0       True  2018-01-05
2018-01-06 01:00:00  2018-01-06  01:00:00    0.0       True  2018-01-05
2018-01-06 02:00:00  2018-01-06  02:00:00   -1.0      False  2018-01-05
2018-01-06 03:00:00  2018-01-06  03:00:00    0.0       True  2018-01-05
2018-01-06 04:00:00  2018-01-06  04:00:00   -1.0      False  2018-01-05
2018-01-06 05:00:00  2018-01-06  05:00:00   -2.0      False  2018-01-06
2018-01-06 06:00:00  2018-01-06  06:00:00   -1.0       True  2018-01-06
2018-01-06 07:00:00  2018-01-06  07:00:00    0.0       True  2018-01-06
2018-01-06 08:00:00  2018-01-06  08:00:00    0.0       True  2018-01-06

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以考虑再次使用between_time 来选择要删除的行，例如：

nightframe[nightframe.between_time('00:00','04:00').index, 'date'] -= pd.Timedelta(days=1)

如果失败，您可能需要先将列日期转换为pd.to_datetime

nightframe['date'] = pd.to_datetime(nightframe['date'])

【讨论】：

【解决方案3】：

试试这个：

df["date"] = pd.to_datetime(df["date"]) + datetime.timedelta(days=-1) * (pd.to_datetime(df["time"])<="04:00:00")

【讨论】：