仅在数据框列中添加到负数天

编程问答 2022-06-20

问题描述

我有一个数据框，我在其中获得了两个不同小时之间的差异列（在下面的示例中）：

array([[-3.68962631e+01],[ 4.36777472e-01],[ 9.44449380e-03],[-1.07348785e-01],[ 6.44962370e-01],[-3.94082872e-06],[-3.78797273e-03],[-4.20847952e-01],[-4.34020907e-01]],dtype=float32)

这些值被标记为timedelta类型。那么，如何只为那些负值添加一天（使差值变为正值）？我试图做：

    difference 
    00:30:15 
    00:15:00
    -1 days +02:27:00
    -1 days +00:41:00

（引号标记为零，因为否则不接受，不知道为什么）

输出：

TypeError：“ DataFrame”对象是可变的，因此不能被散列

然后我尝试：

mask=df[df["difference"]<"0"]
df[mask,"difference"]=df["difference"] + pd.timedelta(days=1)

输出：

TypeError：dtype = timedelta64 [ns]与int之间的比较无效

所以，我不知道还能做什么。我在这里回顾了很多问题，但到目前为止，没有一个问题对我有帮助。任何想法都欢迎。

解决方法

尝试一下：

df.loc[df['difference'] < '0','difference'] = df["difference"] + pd.Timedelta(days=1)
,

您快到了。 mask应该是布尔数组，而不是数据框：

mask=df["difference"]<"0" # << Note the change
df.loc[mask,"difference"]=df["difference"] + pd.Timedelta(days=1)
print(df)

输出：

  difference
0   00:30:15
1   00:15:00
2   02:27:00
3   00:41:00
,

可以使用dtype找出列中值的类型吗？如果它们不是日期类型，则比较时会遇到问题。

,

您的第二次尝试几乎成功了……但是，如例外情况所述，您无法比较pd.Timedelta < int，在这种情况下，0是整数。

您可以使用

对其进行修复 
df.loc[df["difference"] < pd.Timedelta(0),"difference"]=df["difference"] + pd.Timedelta(days=1)
differencepandaspythontimetime