我有一個包含兩列的數(shù)據(jù)集：在第一列中，是文件的完整目錄路徑。在第二列中，文件的最后修改日期。我試圖計算每個上層文件夾（“狗”、“貓科動物”、“老鼠”、“食蟻獸”）中最后修改時間晚于 2004 年 6 月 23 日的文件數(shù)。最終，我想要這樣的東西：這是我的數(shù)據(jù)集：import pandas as pddata = {'FullName': ["dog\cat\cow\rover.doc","feline\cat\cow\digger.doc","dog\cat\cow\whatamess.doc","mouse\cat\mouse\jude.doc","anteater\cat\mouse\sam.doc","dog\cat\owl\audrey.doc",], 'LastWriteTime': ['2003-01-02', '2004-01-02', '2005-01-02','2006-01-02','2007-01-02','2008-01-02']}df1 = pd.DataFrame(data)我可以計算上層文件夾在數(shù)據(jù)集中重復出現(xiàn)的次數(shù)：df2 = (df1['FullName'].apply(lambda x: x.split('\\')[0]).value_counts()我還可以計算日期大于“2004-06-23”的文件在數(shù)據(jù)集中重復出現(xiàn)的次數(shù)：df3 = df1['LastWriteTime'].apply(lambda x: pd.to_datetime((x),yearfirst=True) > pd.to_datetime('2004-06-23',yearfirst=True)).value_counts()我嘗試將它們組合如下：df2 = (df1['FullName'].apply(lambda x: x.split('\\')[0]) & pd.to_datetime((x),yearfirst=True) > pd.to_datetime('2004-06-23',yearfirst=True)).value_counts()但我得到錯誤代碼：x is not defined有誰知道如何組合它們？
1 回答
有只小跳蛙
TA貢獻1824條經驗 獲得超8個贊
您只能使用表達式。請參閱 python文檔。
只需將它括在括號中，python 解釋器就會很高興。
lambda x: (x.split('\\')[0]) & (pd.to_datetime(x, yearfirst=True) > pd.to_datetime('2004-06-23',yearfirst=True)))
但是，您正在將函數(shù)應用于相應的表“LastWriteTime”和“FullName”，函數(shù)更適合。創(chuàng)建多個評估函數(shù)并將其與相應的鍵存儲在字典中，并傳遞給 aggregate()。
def check_date(x):
return pd.to_datetime(x) > pd.to_datetime('2004-06-23', yearfirst=True)
def files_count(x):
return x.split('\\')[0]
df1 = pd.DataFrame(data)
func_dict = {'FullName': files_count, 'LastWriteTime': check_date}
df4 = df1.aggregate(func_dict) # applying multiple function to multiple columns
print(df4, end='\n'*2)
# use df[df['a']] & df[df['b']] for filtering.
df3_filtered = df4[df4['LastWriteTime']] # filtering.
print(df3_filtered, end='\n'*2)
df2 = df3_filtered['FullName'].value_counts() # counting.
print(df2)
結果：
FullName LastWriteTime
0 dog False
1 feline False
2 dog True
3 mouse True
4 anteater True
5 dog True
FullName LastWriteTime
2 dog True
3 mouse True
4 anteater True
5 dog True
dog 2
anteater 1
mouse 1
Name: FullName, dtype: int64
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