如何使用Pandas在基于预测周期00和12 UTC的 Dataframe 中添加新列

wgeznvg7 于 2023-01-28 发布在其他

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我有一个数据框，其中包含两个预报周期的数据，一个从00 UTC开始，一直到168小时预报（预测（有效时间列）和另一个周期开始于12 UTC，也将上升到168小时预测。基于我下面的 Dataframe ，我想创建一个名为cycle的列，它对应于数据引用的预测周期的Date-Time列。例如：

Date-Time             Cycle
2020-07-16 00:00:00   00
2020-07-16 00:00:00   12

我该怎么做呢？
我的 Dataframe 如下所示：

Array file

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75254278/how-to-add-new-column-in-dataframe-based-on-forecast-cycle-00-and-12-utc-using-p

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按热度按时间

c2e8gylq1#

IIUC，您可以将pandas.Series.where与pandas.Series.ffill一起使用：

import numpy

df = pd.read_csv("df.csv", sep=";", index_col=0, usecols=[0,1,2])

df['Date-Time'] = pd.to_datetime(df['Date-Time'])

#is it the start of the cycle ?
m = df["Forecast (valid time)"].eq(0)

df["Cycle"] = df["Date-Time"].dt.hour.where(m).ffill()

输出：

print(df.groupby("Cycle").head(5))

             Date-Time  Forecast (valid time)  Cycle
0  2020-07-16 00:00:00                    0.0      0
1  2020-07-16 03:00:00                    3.0      0
2  2020-07-16 06:00:00                    6.0      0
3  2020-07-16 09:00:00                    9.0      0
4  2020-07-16 12:00:00                   12.0      0
57 2020-07-16 12:00:00                    0.0     12
58 2020-07-16 15:00:00                    3.0     12
59 2020-07-16 18:00:00                    6.0     12
60 2020-07-16 21:00:00                    9.0     12
61 2020-07-17 00:00:00                   12.0     12

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