如何在熊猫中将时间序列数据从昨天移动到今天？答案

【问题标题】：how can i move time-series data from yesterday to today in pandas?如何在熊猫中将时间序列数据从昨天移动到今天？
【发布时间】：2018-07-15 01:36:04
【问题描述】：

我有跨天（12-02~1203）的数据框。我想每天将昨天的数据（12-02 22:00~00:00）移动到今天的数据（12-03）。日期/时间是多重索引的。这是我分析数据时需要的，它一天比一天更方便。但现在我需要分析包括昨天过去 2 小时在内的数据......所以我需要这个数据框操作。

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 date         time       a     b 
2015-12-02  21:00:00    23.97   0
2015-12-02  21:15:00    24.06   0
2015-12-02  21:30:00    24.03   0
2015-12-02  21:45:00    23.99   0
2015-12-02  22:00:00    24.03   0
2015-12-02  22:15:00    23.89   0
2015-12-02  22:30:00    23.71   0
2015-12-02  22:45:00    23.64   0
2015-12-02  23:00:00    23.29   0
2015-12-02  23:15:00    23.8    0
2015-12-02  23:30:00    23.82   0
2015-12-02  23:45:00    23.86   0
2015-12-03  0:00:00 23.66   0
2015-12-03  0:15:00 23.64   0
2015-12-03  0:30:00 23.7    0
2015-12-03  0:45:00 23.69   0
2015-12-03  1:00:00 23.65   0
2015-12-03  1:15:00 23.48   0
2015-12-03  1:30:00 23.45   0
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结果应该如下（12-02 22:00~23:45 数据移动到 12-03 我该怎么做？

..
2015-12-02  21:00:00    23.97   0
2015-12-02  21:15:00    24.06   0
2015-12-02  21:30:00    24.03   0
2015-12-02  21:45:00    23.99   0
2015-12-03  22:00:00    24.03   0
2015-12-03  22:15:00    23.89   0
2015-12-03  22:30:00    23.71   0
2015-12-03  22:45:00    23.64   0
2015-12-03  23:00:00    23.29   0
2015-12-03  23:15:00    23.8    0
2015-12-03  23:30:00    23.82   0
2015-12-03  23:45:00    23.86   0
2015-12-03  0:00:00 23.66   0
2015-12-03  0:15:00 23.64   0
2015-12-03  0:30:00 23.7    0
2015-12-03  0:45:00 23.69   0
2015-12-03  1:00:00 23.65   0
2015-12-03  1:15:00 23.48   0
2015-12-03  1:30:00 23.45   0
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【问题讨论】：

标签： python pandas time-series move

【解决方案1】：

我认为你需要：

from datetime import date, datetime, time, timedelta

m = df.index.get_level_values(1) < time(22,0,0)
idx1 = df.index.get_level_values(0)
idx2 = df.index.get_level_values(1)
df.index = [idx1.where(m, idx1 +  timedelta(days=1)), idx2]

print (df)
                         a  b
date       time              
2015-12-02 21:00:00  23.97  0
           21:15:00  24.06  0
           21:30:00  24.03  0
           21:45:00  23.99  0
2015-12-03 22:00:00  24.03  0
           22:15:00  23.89  0
           22:30:00  23.71  0
           22:45:00  23.64  0
           23:00:00  23.29  0
           23:15:00  23.80  0
           23:30:00  23.82  0
           23:45:00  23.86  0
           00:00:00  23.66  0
           00:15:00  23.64  0
           00:30:00  23.70  0
           00:45:00  23.69  0
           01:00:00  23.65  0
           01:15:00  23.48  0
           01:30:00  23.45  0

【讨论】：

【解决方案2】：

这种方式应该是有效的。首先提取每个时间的小时，然后在小时 >= 22 时增加一天。

import pandas as pd
from datetime import timedelta

df['hour'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%H:%M:%S').dt.hour
df.loc[df['hour'] >=22, 'date'] = df['date'] +  timedelta(days=1)

【讨论】：

执行“df_per_wday.hour = pd.to_datetime(df_per_wday.time, format='%H:%M:%S').dt.hour”时出现错误'DataFrame'对象没有属性'时间'
在我的数据帧数据中，时间是索引是否影响错误？
@jerryhan，现在试试代码。我已经使用df[col] 表示法明确标识了列。
也尝试将索引提升到列：df = df.reset_index()
这也有错误... pd.to_datetime(df['time'], format='%H:%M:%S').dt.hour 不执行... date时间是多索引...

【解决方案3】：

我不确定这是否是最快的方式，但您可以考虑使用np.where

import numpy as np
import pandas as pd

df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
offset = pd.DateOffset(days=1)
df["date"] = np.where((df["time"]>="22:00") & (df["time"]<="23:45" ),
                      df["date"] + offset,
                      df["date"])

【讨论】：