Discussion :

[uykraps]

Bonjour, j'ai un petit problème concernant les dataframes panda.

Je crée un dataframe Pandas à partir d'un fichier excel.
L'une des colonnes contient une date stockée sous forme de str.
Je la convertis donc en objet datetime avec la bibliothèque associée.
Je souhaite ensuite "diviser" mon dataframe en 2 nouveaux dataframe, l'un qui contiendra les lignes dont l'heure est supérieure à 13h, et l'autre celles pour lesquels l'heure est inférieure à 13h.
Malheureusement la syntaxe que j'utilise est incorrecte.

Voici actuellement mon code :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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orders = pd.read_excel('data', sheet_name="feuil1",usecols='A,G,H,J,L')
for i in range(len(orders)):
    orders.at[i,'Date']=dt.datetime.strptime(orders.loc[i,'Date'],'%d/%m/%Y %H:%M')
AM = dt.time(13)
ordersM=orders[orders['Date'].time()<=AM]
ordersAM=orders[orders['Date'].time()>AM]

et bien évidemment j'obtiens l'erreur : AttributeError: 'Series' object has no attribute 'time'

Auriez-vous une idée de comment faire ?

J'ai essayé de faire une boucle for qui ressemblait à ça :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

ordersM = orders[(date.time()<=AM for date in orders['Date'])]

mais j'ai alors un message du genre "Index out of bounds" (que je ne comprends pas vraiment d'ailleurs).

Je précise que j'aimerais conserver la date complète dans les dataframes, même si je n'utilise que l'heure pour les "trier".

Auriez-vous une idée ?

Merci d'avance

[Julien N]

Salut,

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

ordersM = orders[orders['Date'].time() <= AM]

Cette méthode me semble être la bonne. L'erreur que vous obtenez indique que la série orders['Date'] ne possède pas d'attribut time. Je pense qu'intuitivement vous voulez récupérer les valeurs de temps de cette série. Mais je ne pense pas que cela soit nécessaire. Essayez juste:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

ordersM = orders[orders['Date'] <= AM]

Si cela ne marche pas, pourriez vous donner un extrait de votre dataframe orders ? Juste quelques lignes, quelques colonnes.

Sinon, ce bout de code m'a l'air bien compliqué (et inefficace):

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for i in range(len(orders)):
    orders.at[i,'Date']=dt.datetime.strptime(orders.loc[i,'Date'],'%d/%m/%Y %H:%M')

Pandas propose d'interpréter les dates à la lecture du tableau. Regardez du côté des argument 'parse_dates' et 'date_parser'.

J

[master4]

Salut,

Si tu veux filtrer ton dataframe en fonction de l'heure, la méthode à utiliser c'est "dataframe.dt.hour".
Voici un exemple :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import pandas as pd 
 
# Cration d'une Serie
data = pd.Series(['2019-10-20 08:00', '2019-11-22 10:00', '2019-7-19 12:30', '2019-02-15 10:45', 
				'2019-4-23 09:22', '2019-11-3 04:00']) 
 
# Création des index
index = ['Date 1', 'Date 2', 'Date 3', 'Date 4', 'Date 5', 'Date 6'] 
 
# Définition d'index
data.index = index 
 
# Conversion de la Serie en dataframe
data= pd.to_datetime(data) 
 
# Filtre du dataframe en fonction de l'heure
 
result1 = (data[data.dt.hour > 9])
result2 = (data[data.dt.hour <= 9])
 
print(result1)
print(result2)
 
# Résultats 
 
Date 2   2019-11-22 10:00:00
Date 3   2019-07-19 12:30:00
Date 4   2019-02-15 10:45:00
dtype: datetime64[ns]
Date 1   2019-10-20 08:00:00
Date 5   2019-04-23 09:22:00
Date 6   2019-11-03 04:00:00
dtype: datetime64[ns]