从另一个列更改 df 中的列答案

【问题标题】：Change column in df from column from another从另一个列更改 df 中的列
【发布时间】：2016-10-25 16:38:25
【问题描述】：

我有数据：

                 date                      id 
0     2016-06-17 06:25:05    yans.bouts@yandex.ru    
1     2016-06-17 06:25:07    yans.bouts@yandex.ru       
2     2016-06-17 06:25:10    titovtanya@yandex.ru         
3     2016-06-17 06:25:11    titovtanya@yandex.ru

其他数据

Email,UTC shift
yans.bouts@yandex.ru,5
inkin_sam@mail.ru,3
titovtanya@yandex.ru,3
dasha.dasha.kovaleva@mail.ru,2

我需要将UTC shift 添加到第一个文件date 到hours。期望输出：

                     date                      id 
0     2016-06-17 11:25:05    yans.bouts@yandex.ru    
1     2016-06-17 11:25:07    yans.bouts@yandex.ru       
2     2016-06-17 09:25:10    titovtanya@yandex.ru         
3     2016-06-17 09:25:11    titovtanya@yandex.ru

我将date 转换为日期时间，但我不知道如何将UTC shift 转换为小时。

【问题讨论】：

标签： python excel datetime pandas dataframe

【解决方案1】：

如果dtype 不是datetime、merge，则首先需要将to_datetime 列date 转换为id 和Email 列。然后转换to_timedelta 列UTC shift，添加到date 和最后一个drop 不必要的列：

import pandas as pd


df1 = pd.DataFrame({'date': {0: '2016-06-17 06:25:05', 1: '2016-06-17 06:25:07', 2: '2016-06-17 06:25:10', 3: '2016-06-17 06:25:11'}, 
                      'id': {0: 'yans.bouts@yandex.ru', 1: 'yans.bouts@yandex.ru', 2: 'titovtanya@yandex.ru', 3: 'titovtanya@yandex.ru'}})

df2 = pd.DataFrame({'Email': {0: 'yans.bouts@yandex.ru', 1: 'inkin_sam@mail.ru', 2: 'titovtanya@yandex.ru', 3: 'dasha.dasha.kovaleva@mail.ru'}, 
                    'UTC shift': {0: 5, 1: 3, 2: 3, 3: 2}})

print (df1)
                  date                    id
0  2016-06-17 06:25:05  yans.bouts@yandex.ru
1  2016-06-17 06:25:07  yans.bouts@yandex.ru
2  2016-06-17 06:25:10  titovtanya@yandex.ru
3  2016-06-17 06:25:11  titovtanya@yandex.ru

print (df2)
                          Email  UTC shift
0          yans.bouts@yandex.ru          5
1             inkin_sam@mail.ru          3
2          titovtanya@yandex.ru          3
3  dasha.dasha.kovaleva@mail.ru          2

df1['date'] = pd.to_datetime(df1.date)

df = pd.merge(df1, df2, left_on='id', right_on='Email')
df['date'] += pd.to_timedelta(df['UTC shift'], unit='H')
df.drop(['Email','UTC shift'], axis=1, inplace=True)
print (df)
                 date                    id
0 2016-06-17 11:25:05  yans.bouts@yandex.ru
1 2016-06-17 11:25:07  yans.bouts@yandex.ru
2 2016-06-17 09:25:10  titovtanya@yandex.ru
3 2016-06-17 09:25:11  titovtanya@yandex.ru

【讨论】：

对于某些值，它返回NaT
这个有问题的值是什么？
我转换 df1['date'] = pd.to_datetime(df1.date) 没有问题。但是到 24 str 效果很好，但是到 11000 它返回 NaT
11000 ? date 列中的值仅是 11000？那么期望的输出是什么？
我在df 中有 11000 个字符串。所以我在df1['date'] 中有 11000 个值，我应该转换所有这些

【解决方案2】：

试试这个：

df['date'] += pd.Timedelta(df['UTC shift'], unit='H')

【讨论】：