Python的pandas对DatetimeIndex的星期索引返回错误
我想处理时间序列数据,计算每个工作日(星期一、星期二等)的平均行数。我的数据大概是这样的:
timestamp maxCapacity
Mon Aug 4 14:47:00 EDT 2014 6741
Mon Aug 4 14:48:01 EDT 2014 6741
为了实现这个目标,我首先根据时间戳给数据框(dataframe)建立索引。接着,我通过从时间戳索引中提取星期几来创建一个新列。但是,这个新列没有正确地分配星期几的数字。
下面是导致这个问题的代码。
import wget, pandas, csv
from dateutil import parser
url = 'https://www.dropbox.com/s/kbti3i8uzy82hw6/maxCapacity?dl=1'
dataFile = 'maxCapacitySample'
if not os.path.exists(dataFile):
wget.download(url, out=dataFile)
parse = lambda x: parser.parse(x)
tdata = pandas.read_csv(dataFile,
parse_dates={"Datetime":['timestamp',]},
index_col='Datetime',
keep_date_col=False,
date_parser=parse,
dialect=csv.excel_tab)
tdata['weekday'] = tdata.index.weekday
print tdata.head()
输出结果
maxCapacity weekday
Datetime
2014-08-04 14:40:00-04:00 6741 0
2014-08-04 14:47:00-04:00 6741 3
2014-08-04 14:48:01-04:00 6741 3
2014-08-04 14:49:00-04:00 6741 3
2014-08-04 14:50:00-04:00 6741 3
这里的问题是同一天(4号)被错误地映射到了星期几的0和3。请问我哪里做错了?
1 个回答
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我找到了一种解决方法,具体代码如下:
tdata['weekday'] = pandas.to_datetime(tdata.index.values).weekday
得到的结果是这样的一个数据表:
maxCapacity weekday
Datetime
2014-08-04 14:40:00-04:00 6741 0
2014-08-04 14:47:00-04:00 6741 0
2014-08-04 14:48:01-04:00 6741 0
2014-08-04 14:49:00-04:00 6741 0
2014-08-04 14:50:00-04:00 6741 0
2014-08-04 14:51:00-04:00 6741 0
2014-08-04 14:52:00-04:00 6741 0
2014-08-04 14:53:00-04:00 6741 0
2014-08-04 14:54:00-04:00 6741 0
2014-08-04 14:55:00-04:00 6741 0
... ... ...
2014-08-20 09:37:00-04:00 6652 2
2014-08-20 09:38:00-04:00 6654 2
2014-08-20 09:39:00-04:00 6651 2
2014-08-20 09:40:00-04:00 6642 2
2014-08-20 09:41:00-04:00 6648 2
2014-08-20 09:42:00-04:00 6654 2
2014-08-20 09:43:00-04:00 6646 2
2014-08-20 09:44:00-04:00 6659 2
2014-08-20 09:45:00-04:00 6650 2
2014-08-20 09:46:00-04:00 6655 2
[6589 rows x 2 columns]