我有一个数据框,看起来像:
df.ix[1:3]
Val endDay startDay
1 2.20 1996-04-01 1996-03-31
2 5.15 1997-04-05 1997-04-01
然而,startDay
从小时9 am
开始并一直持续到8 am
结束日。
我正在寻找以下输出:
startDay Hour Val
1996-03-31 9 2.20
1996-03-31 10 2.20
........
1996-03-31 24 2.20
1996-04-01 1 2.20
........
1996-04-01 7 2.20
1996-04-01 8 2.20
1997-04-01 9 5.15
1997-04-01 10 5.15
........
1997-04-01 24 5.15
1997-04-05 1 5.15
........
1997-04-05 7 5.15
1997-04-05 8 5.15
我只是使用.....
来代表11到23和2到6小时的延续。我不知道如何以蟒蛇的方式进行堆叠。
在创建datetime列表后,只需使用unnesting
df['day']=[pd.date_range(x+' 09:00:00',y+' 08:00:00',freq='H') for x , y in zip(df.startDay,df.endDay)]
yourdf=unnesting(df,['day']).drop_duplicates('day')
yourdf
Out[909]:
day Val endDay startDay
1 1996-03-31 09:00:00 2.20 1996-04-01 1996-03-31
1 1996-03-31 10:00:00 2.20 1996-04-01 1996-03-31
1 1996-03-31 11:00:00 2.20 1996-04-01 1996-03-31
1 1996-03-31 12:00:00 2.20 1996-04-01 1996-03-31
...
请注意,我没有用date
和hour
拆分两列,这可以用yourdf.day.dt.hour; yourdf.dt.date
完成
def unnesting(df, explode):
idx = df.index.repeat(df[explode[0]].str.len())
df1 = pd.concat([
pd.DataFrame({x: np.concatenate(df[x].values)}) for x in explode], axis=1)
df1.index = idx
return df1.join(df.drop(explode, 1), how='left')