Как создать разреженный столбец с отформатированной датой

У меня есть набор данных временных рядов с индексом в виде даты и времени (почти 1 строка на каждый день года), я хочу время от времени создавать разреженные ряды (для построения графиков) со строкой.

obs_date    str_date
2018-01-01  Jan 2018
2018-01-02
2018-01-03
2018-01-04
2018-01-05
2018-01-06
...
2018-02-01 Feb 2018
etc

я пытался

df['str_date'] = df.index.strftime('%b\n%Y')
df.loc[df.index.day != 1, 'str_date'] = ''

и может правильно установить первый день месяца, попробовав наоборот

df['str_date'] = ''
df.loc[df.index.day == 1, 'str_date'] = df.index.strftime('%b %Y')

дает ошибку: ValueError: не удалось транслировать входной массив из формы (350) в форму (11). Есть ли способ сделать это?

Вы получаете сообщение об ошибке, потому что df.index.day == 1 содержит только 11 значений, и вы пытаетесь установить эти 11 значений в значения len вашего фрейма данных.

— 21.01.2019 18:26

python pandas datetime indexing

21.01.2019 18:22

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Вы можете проверить с .loc назначить с Series

df.loc[df.index.day==1,'str_date']=pd.Series(df.index.strftime('%b-%Y'),index=df.index)
df
            str_date
obs_date            
2018-01-01  Jan-2018
2018-01-02       NaN
2018-01-03       NaN
2018-01-04       NaN
2018-01-05       NaN
2018-01-06       NaN
2018-02-01  Feb-2018

21.01.2019 18:28

Ответ принят как подходящий

Проблема в том, что левая и правая части вашего задания имеют разные размеры. Вместо этого вы можете использовать pd.Index.where для одновременного назначения и маскирования:

df['str_date'] = df.index.where(df.index.day == 1)

print(df) 
#              str_date
# obs_date             
# 2018-01-01 2018-01-01
# 2018-01-02        NaT
# 2018-01-03        NaT
# 2018-01-04        NaT
# 2018-01-05        NaT
# 2018-01-06        NaT
# 2018-02-01 2018-02-01

Если вам нужно конкретное форматирование строки, вы можете вызвать strftime для результата:

df['str_date'] = df.index.where(df.index.day == 1).strftime('%b-%Y')

print(df)
#             str_date
# obs_date            
# 2018-01-01  Jan-2018
# 2018-01-02       NaT
# 2018-01-03       NaT
# 2018-01-04       NaT
# 2018-01-05       NaT
# 2018-01-06       NaT
# 2018-02-01  Feb-2018

Спасибо - это решило проблему, нужно также df['str_date'] = df['str_date'].str.replace('NaT', '', regex=False) для удаления 'NaT'

— 22.01.2019 15:15

21.01.2019 19:02