如何用 for 循环的结果替换列值？答案

【问题标题】：How to replace column values with results from for loop?如何用 for 循环的结果替换列值？
【发布时间】：2021-08-26 07:45:18
【问题描述】：

我的数据框看起来像这样：

teams    x_in_mins    y_in_mins   z_in_mins
team_a      50            120         24
team_b      80            66          30
team_c      30            90          70

我想将整数列（代表总分钟数）转换为时间格式（小时和分钟）。

对于这一步，我创建了一个 for 循环：

for column in df[["x_in_mins","y_in_mins","z_in_mins"]]:
    print(pd.to_timedelta(df[column], unit='min'))

这会遍历指定的列，将整数转换为 timedelta。

然后如何将 for 循环结果放入新的数据帧？

最终的数据框应如下所示：

teams    x_in_hrs    y_in_hrs   z_in_hrs
team_a    00:40:00    02:00:00    00:24:00
team_b    01:20:00    01:06:00    00:30:00
team_c    00:30:00    01:30:00    01:10:00

【问题讨论】：

team_A x_in_hrs 不应该是 00:50:00 吗？

标签： python pandas dataframe for-loop

【解决方案1】：

你可以使用transform:

def foo(col):
    return pd.to_timedelta(col, unit='min').astype(str).str.rsplit().str[-1]

df[["x_in_mins","y_in_mins","z_in_mins"]].transform(foo)

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您希望结果格式为 'hh:mm:ss' 而不是 '0 days hh:mm:ss'（如果您确定分钟数不会超过 24 小时）并且还希望将列标签从 *_in_mins 重命名为*_in_hrs，你可以使用：

按.filter()选择列：

cols = df.filter(like='in_mins').columns

然后，将分钟转换为'hh:mm:ss'：

df[cols].apply(lambda x: pd.to_timedelta(x, unit='min').astype(str).str[-8:])

最后，重命名列标签：

df.columns = df.columns.str.replace('in_mins', 'in_hrs')

结果：

print(df)

    teams  x_in_hrs  y_in_hrs  z_in_hrs
0  team_a  00:50:00  02:00:00  00:24:00
1  team_b  01:20:00  01:06:00  00:30:00
2  team_c  00:30:00  01:30:00  01:10:00

【讨论】：