w pandach, w jaki sposób mogę pogrupować na dzień powszedni() dla kolumny datetime?

Question

Chciałbym odfiltrować dane weekendowe i przeglądać dane tylko w dni powszednie (mon (0) -fri (4)). Jestem nowy w pandach, jaki jest najlepszy sposób na osiągnięcie tego w pandach?

import datetime 
from pandas import * 

data = read_csv("data.csv") 
data.my_dt 

Out[52]: 
0  2012-10-01 02:00:39 
1  2012-10-01 02:00:38 
2  2012-10-01 02:01:05 
3  2012-10-01 02:01:07 
4  2012-10-01 02:02:03 
5  2012-10-01 02:02:09 
6  2012-10-01 02:02:03 
7  2012-10-01 02:02:35 
8  2012-10-01 02:02:33 
9  2012-10-01 02:03:01 
10 2012-10-01 02:08:53 
11 2012-10-01 02:09:04 
12 2012-10-01 02:09:09 
13 2012-10-01 02:10:20 
14 2012-10-01 02:10:45 
... 

chciałbym zrobić coś takiego:

weekdays_only = data[data.my_dt.weekday() < 5] 

AttributeError: obiekt 'numpy.int64' nie ma atrybutu 'dzień tygodnia'

ale to nie działa, przystań nie jest w pełni zorientowany w sposobie uzyskiwania dostępu do obiektów datetime w kolumnie.

Ostatecznym celem jest przygotowanie do hierarchicznie WeekDay godzinny zakres, coś jak:

monday, 0-6, 7-12, 13-18, 19-23 
tuesday, 0-6, 7-12, 13-18, 19-23 

Answer 1

Twój wywołanie funkcji „powszedni” nie działa, jak to działa na indeks, który data.my_dt jest tablicą Int64 (to jest, gdy komunikat o błędzie pochodzi z)

można utworzyć nową kolumnę danych zawierających dni tygodnia, przy użyciu coś jak:

data['weekday'] = data['my_dt'].apply(lambda x: x.weekday()) 

następnie można filtrować za dni powszednie z:

weekdays_only = data[data['weekday'] < 5 ] 

Mam nadzieję, że to pomoże

Answer 2

szybszym sposobem byłoby wykorzystanie DatetimeIndex.weekday, tak:

temp = pd.DatetimeIndex(data['my_dt']) 
data['weekday'] = temp.weekday 

znacznie szybszy, zwłaszcza dla dużych Liczba rzędów. Aby uzyskać więcej informacji, sprawdź odpowiedź this.