根据列上函数的结果对Pandas Dataframe进行切片

乔治娜·桃

我想使用基于DateTime列月份的条件（逐元素）对数据框进行切片：

Met_Monthly_DF = Metsite_DF.iloc[Metsite_DF['DateTime'].month == Month]

我得到错误：

builtins.AttributeError: 'Series' object has no attribute 'month'

如果我确实说，它可以逐个元素地工作：

Months = [DT.month for DT in Metsite_DF['DateTime'].tolist()]

如何应用此条件？

耶斯列尔

有两个问题：

获取类似atributes需要的日期时间dt-在这里dt.month
为boolean indexing改变iloc到loc

Met_Monthly_DF = Metsite_DF.loc[Metsite_DF['DateTime'].dt.month == Month]

样品：

Metsite_DF = pd.DataFrame({'col':list('abcd'), 
                           'DateTime':pd.date_range('2017-01-01', periods=4, freq='16D')})
print (Metsite_DF)
    DateTime col
0 2017-01-01   a
1 2017-01-17   b
2 2017-02-02   c
3 2017-02-18   d

Month = 2
Met_Monthly_DF = Metsite_DF.loc[Metsite_DF['DateTime'].dt.month == Month]
print (Met_Monthly_DF)
    DateTime col
2 2017-02-02   c
3 2017-02-18   d

或删除iloc，但显然需要copy避免SettingWithCopyWarning：

Met_Monthly_DF = Metsite_DF[Metsite_DF['DateTime'].dt.month == Month].copy()

如果Met_Monthly_DF稍后再修改值，您会发现修改不会传播回原始数据（Metsite_DF），并且Pandas会发出警告。

Month = 2
Met_Monthly_DF = Metsite_DF[Metsite_DF['DateTime'].dt.month == Month]
#filter dataframe is modified - e.g. added new column for years
Met_Monthly_DF['new'] = Met_Monthly_DF['DateTime'].dt.year
print (Met_Monthly_DF)
    DateTime col   new
2 2017-02-02   c  2017
3 2017-02-18   d  2017

SettingWithCopyWarning：试图在DataFrame的切片副本上设置一个值。尝试改用.loc [row_indexer，col_indexer] = value

请参阅文档中的警告：http : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

Month = 2
Met_Monthly_DF = Metsite_DF[Metsite_DF['DateTime'].dt.month == Month].copy()

Met_Monthly_DF['new'] = Met_Monthly_DF['DateTime'].dt.year
print (Met_Monthly_DF)
    DateTime col   new
2 2017-02-02   c  2017
3 2017-02-18   d  2017

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