使用 for 循环和 if 语句逐行附加到 DataFrame答案

【问题标题】：Appending to a DataFrame line by line, using a for loop and if statement使用 for 循环和 if 语句逐行附加到 DataFrame
【发布时间】：2019-10-29 22:19:09
【问题描述】：

我正在努力找出一种遍历数据框的方法，并使用 if 语句来确定一天是工作日还是周末（并复制，使用 holiday 包查找假期）

测试数据

|    Date    |col1 |col2 |col3 |----| week | <- Add
|------------|-----|-----|-----|----|------|
| 2019-10-27 | 1.5 | 2.4 | 1.9 |----| wknd |
| 2019-10-28 | 2.7 | 2.1 | 1.9 |----| wkdy |
| 2019-10-29 | 1.4 | 2.7 | 1.8 |----| wkdy |

我的示例 df 有一个日期列和 3 列数据。实际数据集有大约 5 年的数据。我想添加一些条件来检查该日期是周末还是工作日，并将其添加为新列。我没有问题迭代和检查日期，但我找不到任何允许我逐行附加或写入数据帧的东西。

到目前为止，我有这样的事情：

for i in df.date:
    if i.weekday() < 5:
        df['period2'] = ('wkdy')
    else:
        df['period2'] = ('wknd')

显然这不能满足我的需求，因为它只是将 DF 中的所有列设置为最后一个迭代值。

逐行迭代和应用此逻辑的最佳方法是什么？我错过了一些简单的东西吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以使用np.where

import numpy as np
df['period2'] = np.where(df['date'].dt.weekday < 5,'wkdy','wknd')

如果你真的想使用 for 循环，你应该循环遍历行

for i in range(df.shape[0]):
    ....

【讨论】：

在使用python for i in range(len(df.date)): df['week'][i] = (df['date'][i]).weekday() 添加一列当日计数后，效果非常好，谢谢！

【解决方案2】：

我会尝试使用loc 函数并将这些函数一次应用于整个列，以便将操作向量化并更快地执行：

df['week'] = df['date'].weekday()
df['week'].loc[df['week'] < 5] = 'wkday'
df['week'].loc[df['week'] >= 5] = 'wknd'

【讨论】：

在 99% 的情况下，二元选择应该在心理上大喊np.where()（我将这 1% 的情况留给我想不到但可能存在的情况）。这种方法需要对数据运行 2 次。
@roganjosh 我同意，我暂时忘记了那个。

【解决方案3】：

您可以使用apply。它返回 series 或 DataFrame，

df['week'] = df['date'].apply(lambda x: "wkdy" if x.weekday() < 5 else "wked")

还有一些其他功能可以做到这一点，比如df.map，df.aggreagte，因为aggreagte if basic of apply。

【讨论】：