如何將lambda函數應用於pandas數據框中的timestamp列

Question

我有一個帶有timestamp列的dataframe和使用lambda函數的iam。當我這樣做，我得到以下錯誤：

row['date'] = pd.Timestamp(row['date']).apply(lambda t: t.replace(minute=15*(t.minute//15)).strftime('%H:%M')) 

AttributeError: 'Timestamp' object has no attribute 'apply' 

我怎麼能做到這一點在熊貓？

example: output: 
05:06 05:00 
05:20 05:15 
09:18 09:15 
10:03 10:00 

Answer 1

看來你需要to_datetime的轉換列datetimes代替Timestamp - 它僅轉換scalar：

row['date']=pd.to_datetime(row['date']).apply(lambda t: t.replace(minute=15*(t.minute//15))) 
       .dt.strftime('%H:%M') 

編輯：

print (df) 
     a  b 
0 05:06 05:00 
1 05:20 05:15 
2 09:18 09:15 
3 10:03 10:00 

df['date'] = pd.to_datetime(df['a']) 
       .apply(lambda t: t.replace(minute=15*(t.minute//15))) 
       .dt.strftime('%H:%M') 

print (df) 
     a  b date 
0 05:06 05:00 05:00 
1 05:20 05:15 05:15 
2 09:18 09:15 09:15 
3 10:03 10:00 10:00 

另一種解決方案，但與不同的輸出：

df['date'] = pd.to_datetime(df['a']).dt.round('15min').dt.strftime('%H:%M') 

爲了檢查輸出，你可以使用：

L = ['5:' + str(x).zfill(2) for x in range(60)] 
df = pd.DataFrame({'a':L}) 
#print (df) 


df['date1'] = pd.to_datetime(df['a']).dt.round('15min').dt.strftime('%H:%M') 
df['date'] = pd.to_datetime(df['a']) 
       .apply(lambda t: t.replace(minute=15*(t.minute//15))) 
       .dt.strftime('%H:%M') 

print (df) 
     a date1 date 
0 5:00 05:00 05:00 
1 5:01 05:00 05:00 
2 5:02 05:00 05:00 
3 5:03 05:00 05:00 
4 5:04 05:00 05:00 
5 5:05 05:00 05:00 
6 5:06 05:00 05:00 
7 5:07 05:00 05:00 
8 5:08 05:15 05:00 
9 5:09 05:15 05:00 
10 5:10 05:15 05:00 
11 5:11 05:15 05:00 
12 5:12 05:15 05:00 
13 5:13 05:15 05:00 
14 5:14 05:15 05:00 
15 5:15 05:15 05:15 
16 5:16 05:15 05:15 
17 5:17 05:15 05:15 
18 5:18 05:15 05:15 
19 5:19 05:15 05:15 
20 5:20 05:15 05:15 
21 5:21 05:15 05:15 
22 5:22 05:15 05:15 
23 5:23 05:30 05:15 
24 5:24 05:30 05:15 
25 5:25 05:30 05:15 
26 5:26 05:30 05:15 
27 5:27 05:30 05:15 
28 5:28 05:30 05:15 
29 5:29 05:30 05:15 
30 5:30 05:30 05:30 
31 5:31 05:30 05:30 
32 5:32 05:30 05:30 
33 5:33 05:30 05:30 
34 5:34 05:30 05:30 
35 5:35 05:30 05:30 
36 5:36 05:30 05:30 
37 5:37 05:30 05:30 
38 5:38 05:45 05:30 
39 5:39 05:45 05:30 
40 5:40 05:45 05:30 
41 5:41 05:45 05:30 
42 5:42 05:45 05:30 
43 5:43 05:45 05:30 
44 5:44 05:45 05:30 
45 5:45 05:45 05:45 
46 5:46 05:45 05:45 
47 5:47 05:45 05:45 
48 5:48 05:45 05:45 
49 5:49 05:45 05:45 
50 5:50 05:45 05:45 
51 5:51 05:45 05:45 
52 5:52 05:45 05:45 
53 5:53 06:00 05:45 
54 5:54 06:00 05:45 
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