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Pandas

この関数を使用するとpd.DatetimeIndex(dfTrain['datetime']).weekday日の番号が表示されますが、de dayの名前を付ける関数が見つかりません...したがって、0を月曜日に、1を火曜日に変換してなど。

これが私のデータフレームの例です：

            datetime    season holiday workingday weather   temp    atemp   humidity    windspeed   count
    0   2011-01-01 00:00:00 1   0   0   1   9.84    14.395  81  0.0000  16
    1   2011-01-01 01:00:00 1   0   0   1   9.02    13.635  80  0.0000  40
    2   2011-01-01 02:00:00 1   0   0   1   9.02    13.635  80  0.0000  32
    3   2011-01-01 03:00:00 1   0   0   1   9.84    14.395  75  0.0000  13
    4   2011-01-01 04:00:00 1   0   0   1   9.84    14.395  75  0.0000  1
    5   2011-01-01 05:00:00 1   0   0   2   9.84    12.880  75  6.0032  1
    6   2011-01-01 06:00:00 1   0   0   1   9.02    13.635  80  0.0000  2
    7   2011-01-01 07:00:00 1   0   0   1   8.20    12.880  86  0.0000  3
    8   2011-01-01 08:00:00 1   0   0   1   9.84    14.395  75  0.0000  8
    9   2011-01-01 09:00:00 1   0   0   1   13.12   17.425  76  0.0000  14

もう1つの質問、pandas.DatetimeIndex.dayofweekとpandas.DatetimeIndex.weekdayの違いはどれですか？

pythondatetimepandasdayofweekweekday
12
Yari

日時がすでに日時列である限り、1つの方法は、datetime.strftimeを適用して平日の文字列を取得することです。

In [105]:

df['weekday'] = df[['datetime']].apply(lambda x: dt.datetime.strftime(x['datetime'], '%A'), axis=1)
df
Out[105]:
             datetime  season  holiday  workingday  weather   temp   atemp  \
0 2011-01-01 00:00:00       1        0           0        1   9.84  14.395   
1 2011-01-01 01:00:00       1        0           0        1   9.02  13.635   
2 2011-01-01 02:00:00       1        0           0        1   9.02  13.635   
3 2011-01-01 03:00:00       1        0           0        1   9.84  14.395   
4 2011-01-01 04:00:00       1        0           0        1   9.84  14.395   
5 2011-01-01 05:00:00       1        0           0        2   9.84  12.880   
6 2011-01-01 06:00:00       1        0           0        1   9.02  13.635   
7 2011-01-01 07:00:00       1        0           0        1   8.20  12.880   
8 2011-01-01 08:00:00       1        0           0        1   9.84  14.395   
9 2011-01-01 09:00:00       1        0           0        1  13.12  17.425   

   humidity  windspeed  count   weekday  
0        81     0.0000     16  Saturday  
1        80     0.0000     40  Saturday  
2        80     0.0000     32  Saturday  
3        75     0.0000     13  Saturday  
4        75     0.0000      1  Saturday  
5        75     6.0032      1  Saturday  
6        80     0.0000      2  Saturday  
7        86     0.0000      3  Saturday  
8        75     0.0000      8  Saturday  
9        76     0.0000     14  Saturday

他の質問に関しては、dayofweekとweekdayの間に違いはありません。

平日のマップを文字列に相当するものに定義し、平日にマップを呼び出す方が簡単です。

dayOfWeek={0:'Monday', 1:'Tuesday', 2:'Wednesday', 3:'Thursday', 4:'Friday', 5:'Saturday', 6:'Sunday'}
df['weekday'] = df['datetime'].dt.dayofweek.map(dayOfWeek)

0.15.0より前のバージョンの場合、以下が機能するはずです。

import datetime as dt
df['weekday'] = df['datetime'].apply(lambda x: dt.datetime.strftime(x, '%A'))

バージョン0.18.1以降

上記を行うための新しい便利なメソッドがあります dt.weekday_name

バージョン0.23.0以降

weekday_nameは、 dt.day_name を優先して非表示になりました。

14
EdChum

バージョン0.18.1新しい方法を使用できます dt.weekday_name ：

df['weekday'] = df['datetime'].dt.weekday_name
print df
             datetime  season  holiday  workingday  weather   temp   atemp  \
0 2011-01-01 00:00:00       1        0           0        1   9.84  14.395   
1 2011-01-01 01:00:00       1        0           0        1   9.02  13.635   
2 2011-01-01 02:00:00       1        0           0        1   9.02  13.635   
3 2011-01-01 03:00:00       1        0           0        1   9.84  14.395   
4 2011-01-01 04:00:00       1        0           0        1   9.84  14.395   
5 2011-01-01 05:00:00       1        0           0        2   9.84  12.880   
6 2011-01-01 06:00:00       1        0           0        1   9.02  13.635   
7 2011-01-01 07:00:00       1        0           0        1   8.20  12.880   
8 2011-01-01 08:00:00       1        0           0        1   9.84  14.395   
9 2011-01-01 09:00:00       1        0           0        1  13.12  17.425   

   humidity  windspeed  count   weekday  
0        81     0.0000     16  Saturday  
1        80     0.0000     40  Saturday  
2        80     0.0000     32  Saturday  
3        75     0.0000     13  Saturday  
4        75     0.0000      1  Saturday  
5        75     6.0032      1  Saturday  
6        80     0.0000      2  Saturday  
7        86     0.0000      3  Saturday  
8        75     0.0000      8  Saturday  
9        76     0.0000     14  Saturday
12
jezrael

_dt.weekday_name_の使用は _pandas 0.23.0_ のため非推奨ですが、代わりに dt.day_name() を使用してください。

_df.datetime.dt.day_name()

0    Saturday
1    Saturday
2    Saturday
3    Saturday
4    Saturday
5    Saturday
6    Saturday
7    Saturday
8    Saturday
9    Saturday
Name: datetime, dtype: object
_
5
user3483203

@jezraelからの前の正しい回答に加えて、これを使用できます：

import calendar
df['weekday'] = pd.Series(pd.Categorical(df['datetime'].dt.weekday_name, categories=list(calendar.day_name)))

これにより、新しいカテゴリ変数にorder（この例では 'Monday'、...、 'Sunday'）が this 。これは、分析の次のステップで役立つ可能性があります。

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Neofytos Boufidis