Блог

Извините за отсутствие у меня возможностей Pandas и datetime. Я пытался, но, похоже, что-то выходит за рамки моего текущего ограниченного набора навыков.

Я использую столбец даты (FinalStartPunch), который вводится в datetime64 [ns], и если час равен 0, то вычтите один день из столбца datetime64 [ns] (дата). Если значение FinalStartPunch hour не равно 0, просто скопируйте значение столбца даты как есть.

пример данных:

 date         FinalStartPunch
6/27/2015   27JUN2015:14:15:00
7/23/2015   23JUL2015:13:31:00
7/23/2015   23JUL2015:18:43:00
8/15/2015   15AUG2015:18:35:00
8/15/2015   15AUG2015:23:30:00
8/16/2015   16AUG2015:00:00:00
1/30/2016   30JAN2016:18:25:00
1/30/2016   30JAN2016:23:52:00
1/31/2016   31JAN2016:00:00:00
8/13/2016   13AUG2016:18:30:00
8/13/2016   13AUG2016:23:58:00
8/14/2016   14AUG2016:00:00:00
1/28/2017   28JAN2017:18:30:00
1/28/2017   28JAN2017:23:57:00
1/29/2017   29JAN2017:00:00:00
  

Раздел кода ключа:

 df['New'] = df['date'] - pd.Timedelta(1, unit='D')  ### This one works
print(df.dtypes)

conds = [df['FinalStartPunch'].dt.hour == 0, df['FinalStartPunch'].dt.hour > 0]

choices = [df['date'] - pd.Timedelta(1, unit='D'), df['date']]

df['Date1'] = np.select(conds, choices, default=0)
  

Ошибка: недопустимое продвижение типа

Df[‘New’] работает с тем же кодом в строке выбора, который, по-видимому, является проблемой, вызывающей ошибку.

Возможно, проблема с Numpy, и мне нужен другой подход к этому?

Любая помощь — очень ценится.

Вы можете использовать .dt.hour == 0 with np.where() для определения строк, где час равен 0, и - pd.tseries.offsets.Day() для вычитания дня.

 df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['FinalStartPunch'] = pd.to_datetime(df['FinalStartPunch'], format='%d%b%Y:%H:%M:%S')
df['Date1'] = df['FinalStartPunch'].where((df['FinalStartPunch'].dt.hour != 0),
                                                    df['date'] - pd.tseries.offsets.Day())
df
Out[37]: 
         date     FinalStartPunch               Date1
0  2015-06-27 2015-06-27 14:15:00 2015-06-27 14:15:00
1  2015-07-23 2015-07-23 13:31:00 2015-07-23 13:31:00
2  2015-07-23 2015-07-23 18:43:00 2015-07-23 18:43:00
3  2015-08-15 2015-08-15 18:35:00 2015-08-15 18:35:00
4  2015-08-15 2015-08-15 23:30:00 2015-08-15 23:30:00
5  2015-08-16 2015-08-16 00:00:00 2015-08-15 00:00:00
6  2016-01-30 2016-01-30 18:25:00 2016-01-30 18:25:00
7  2016-01-30 2016-01-30 23:52:00 2016-01-30 23:52:00
8  2016-01-31 2016-01-31 00:00:00 2016-01-30 00:00:00
9  2016-08-13 2016-08-13 18:30:00 2016-08-13 18:30:00
10 2016-08-13 2016-08-13 23:58:00 2016-08-13 23:58:00
11 2016-08-14 2016-08-14 00:00:00 2016-08-13 00:00:00
12 2017-01-28 2017-01-28 18:30:00 2017-01-28 18:30:00
13 2017-01-28 2017-01-28 23:57:00 2017-01-28 23:57:00
14 2017-01-29 2017-01-29 00:00:00 2017-01-28 00:00:00
  

 df.loc[df['FinalStartPunch'].dt.hour == 0, 'FinalStartPunch'] = df['FinalStartPunch'] - pd.Timedelta(1, unit='D')
  

Вы можете просто использовать .loc для поиска этих времен, затем вычтите день.