Discussion :

[quizzzzz]

Bonjour,

Je voudrai ajouter à mon data-frame une colonne qui précise sous forme de chaine de caractère une période dans la journée.
Ca fait bien 16 heures que je boucle sur le sujet et je ne parviens pas à m'en sortir. Pourriez-vous m'aider s'il vous plait ?

je voudrais donc ajouter une colonne 'Shift' qui prend les valeurs suivantes :
'morning' si 05:30 < hh:mm =< 13:30
'afternoon' si 13:30 < hh:mm =< 21:30
'night' si 21:30 < hh:mm =< 05:30

Voici le code pour générer un dataframe représentatif de ma situation.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt
import time
 
dates=['21/12/2021 10:05', '20/12/2021 14:10', '19/12/2021 23:01', '18/12/2021 00:00']
sales=[200,300,400,200]
df = pd.DataFrame({'Date':dates ,'Sales':sales})
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'],format='%d/%m/%Y %H:%M' ) 
print(df)

	Date	Sales	people
0	2021-12-21 10:05:00	200	jean
1	2021-12-20 14:10:00	300	pierre
2	2021-12-19 23:01:00	400	jerome
3	2021-12-18 00:00:00	200	raoul

Date	datetime64[ns]
Sales	int64
people	object
dtype:	object

Ma piste principale est ce type d'instruction mais je ne parviens pas à la faire fonctionner ! :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

df['Shift'] = df.where(df.between_time(start_time='05:30', end_time='13:30'),'morning')

merci de m'avoir lu ,

[Sve@r]

Bonjour

Ma piste principale est ce type d'instruction mais je ne parviens pas à la faire fonctionner ! :
df['Shift'] = df.where(df.between_time(start_time='05:30', end_time='13:30'),'morning')

M'étonnerait que panda sache que la string "21/12/2021 10:05" est une date avec "10:05" qui serait l'heure. Donc ma piste à moi (ne connaissant pas panda) est de recoder le truc

Code python :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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#!/usr/bin/env python3
# coding: utf-8
 
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt
import time
 
def periodDay(date):
	(hh,mm)=map(int, date.split(" ")[1].split(":"))
	d=hh*100+mm
	if 530 < d < 1330: return "morning"
	if 1330 < d < 2130: return "afternoon"
	return "night"
# periodDay()
 
data=(
	{"date" : "21/12/2021 10:05", "sales" : 200},
	{"date" : "20/12/2021 14:10", "sales" : 300},
	{"date" : "19/12/2021 23:10", "sales" : 400},
	{"date" : "18/12/2021 00:00", "sales" : 200},
)
df = pd.DataFrame(
	{
		'Date': tuple(x["date"] for x in data),
		'Sales': tuple(x["sales"] for x in data),
		"shift" : tuple(map(periodDay, (x["date"] for x in data))),
	}
)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d/%m/%Y %H:%M' )
print(df)

Mais ça donne un résultat pas dégueu...

Accessoirement, je préfère associer les datas qui vont ensemble plutôt que de les gérer séparément (plus facilement maintenable)

[quizzzzz]

Super, ca semble bien marcher. Merci infiniment !

ceci dit si quelqu'un connait la piste avec pd et datetime ca m'intéresserait d'avoir aussi la solution (j'aimerai comprendre pourquoi j'ai pas réussi!).

[Sve@r]

(j'aimerai comprendre pourquoi j'ai pas réussi!).

Tu as écrit df['Shift'] = df.where(df.between_time(start_time='05:30', end_time='13:30'),'morning'). Où se trouve le lien avec "21/12/2021 10:05" (donc avec la liste "date") ???

[quizzzzz]

Tu as écrit df['Shift'] = df.where(df.between_time(start_time='05:30', end_time='13:30'),'morning'). Où se trouve le lien avec "21/12/2021 10:05" (donc avec la liste "date") ???

Effectivement j'ai omis l'instruction suivante :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

df = df.set_index('dates')

Qui si j'ai bien compris passe 'Date' en index ce qui rendait le lien dont tu parle implicite.
Sinon j'ai essayé de faire référence à 'Date' mais j'ai tout le temps des erreurs :-/

[quizzzzz]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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df = pd.DataFrame(
	{
		'Date': tuple(x["date"] for x in data),
		'Sales': tuple(x["sales"] for x in data),
		"shift" : tuple(map(periodDay, (x["date"] for x in data))),
	}
)

Bonsoir,

Si j'ai bien compris votre code, vous créez le df et la nouvelle colonne en même temps en appelant la fonction periodDay().

Pourriez-vous me montrer comment coder l'appelle à cette fonction pour que la nouvelle colonne vienne s'ajouter au dataframe déjà existant dans le code qui expose ma problématique?

[Sve@r]

Si j'ai bien compris votre code, vous créez le df et la nouvelle colonne en même temps en appelant la fonction periodDay().

Je crée le df qui contient directement toutes les colonnes voulues

Pourriez-vous me montrer comment coder l'appelle à cette fonction pour que la nouvelle colonne vienne s'ajouter au dataframe déjà existant dans le code qui expose ma problématique?

Ben... c'est la même chose sauf qu'on prend les données directement dans "dates". Sans déconner, faudrait prendre un peu le temps d'apprendre Python...

Code python :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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shift=tuple(map(periodDay, dates))
df = pd.DataFrame({'Date':dates ,'Sales':sales, "shift":shift})

[Julien N]

Salut,

Je trouve la syntaxe pour filtrer un DataFrame toujours non-intuitive. Mais c'est possible :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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df.loc[df.between_time(start_time='05:30', end_time='13:30').index, 'Shift'] = 'morning'
df.loc[df.between_time(start_time='13:30', end_time='21:30').index, 'Shift'] = 'afternoon'
df.loc[df.between_time(start_time='21:30', end_time='05:30').index, 'Shift'] = 'night'

A noter, lorsqu'aucune condition n'a été satisfaite, il y aura une valeur NaN dans le tableau. On peut empêcher cela en initiant une valeur par défaut pour la colonne 'Shift' :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

df['Shift'] = 'default'

J

[wiztricks]

Salut,

Une autre façon:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import pandas as pd
 
dates=['21/12/2021 10:05', '20/12/2021 14:10', '19/12/2021 23:01', '18/12/2021 00:00']
sales=[200,300,400,200]
df = pd.DataFrame({'Date':dates ,'Sales':sales})
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'],format='%d/%m/%Y %H:%M' )
 
def get_shift(dt):
    hh, mm = dt.hour, dt.minute
    if (5, 30) <= (hh, mm) < (13,30):
        return  'morning'
    if (13, 30) <= (hh, mm) < (21, 30):
        return 'afternoon'
    return 'night'
 
df['Shift'] = df['Date'].apply(get_shift)
print(df)

qui sort:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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0 2021-12-21 10:05:00    200    morning
1 2021-12-20 14:10:00    300  afternoon
2 2021-12-19 23:01:00    400      night
3 2021-12-18 00:00:00    200      night

Dès qu'on sait faire une fonction qui retourne am, pm, night en fonction d'un datetime, la question devient comment l'utiliser avec Pandas.

- W