Générer une chaine de caractères en fonction d'un horaire

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:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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)

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	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:

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

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merci de m'avoir lu ,

Bonjour

Citation:

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Envoyé par quizzzzz

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')

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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:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

#!/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)

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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)

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!).

Citation:

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Envoyé par quizzzzz

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

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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") ???

Citation:

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Envoyé par Sve@r

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") ???

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Effectivement j'ai omis l'instruction suivante :

Code:

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df = df.set_index('dates')

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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 :-/

Citation:

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Envoyé par Sve@r

Code:

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1 2 3 4 5 6 7

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))), } )

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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?

Citation:

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Envoyé par quizzzzz

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

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Je crée le df qui contient directement toutes les colonnes voulues

Citation:

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Envoyé par quizzzzz

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?

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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:

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1 2	shift=tuple(map(periodDay, dates)) df = pd.DataFrame({'Date':dates ,'Sales':sales, "shift":shift})

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Salut,

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

Code:

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1 2 3

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'

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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:

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df['Shift'] = 'default'

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J

Salut,

Une autre façon:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

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)

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qui sort:

Code:

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1 2 3 4 5

Date Sales Shift 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

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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

Merci d'avoir pris le temps de me répondre, ca m'aide bien.