通过过滤数据时间详细信息修改熊猫数据框单元格答案

【问题标题】：Modify pandas dataframe cells by filtering datatime details通过过滤数据时间详细信息修改熊猫数据框单元格
【发布时间】：2019-09-16 06:17:07
【问题描述】：

我有一个数据集，其索引、时间戳和一个值存储在 pandas 数据框中的三个单独列中，例如：

我想过滤时间戳小时等于 23 的行，并为下一列中的值添加一个标量。我怎样才能有效地做到这一点？数据集中的索引列设置不正确，我不能依赖它。

目前，我正在使用 for 循环遍历行，检查时间戳中的小时是否等于 23，并修改相应单元格中的值，但这需要很多时间。我尝试使用下面建议的here .groupby 方法，但这似乎不起作用。它对数据进行了两次操作，保持数据不变并抛出 SettingWithCopyWarning。这是我尝试的。不过，我不确定这是否是最好的方法：

        for index, data_slice in df.groupby(df["Date"].dt.hour == 23):
            data_slice.loc["value"] += 1

【问题讨论】：

好的，你能把数据放成文本，我们可以复制一下

标签： python pandas timestamp

【解决方案1】：

为什么是groupby，你可以试试：

df.loc[df['Date'].dt.hour==23, 'value'] += 1

【讨论】：

这太简单了，太棒了。谢谢！