我正在嘗試轉換一個資料框，其中每小時資料出現在列中，正如您在此處看到的
![將列中的資料幀每小時值轉換為系列 [Python]](https://img.uj5u.com/2021/11/06/284ae8d02d264346af6b297453524695.png)
到僅包含兩列 [datetime, value] 的資料框。
例如：
| 約會時間 | 價值 |
|---|---|
| 2020-01-01 01:00:00 | 0 |
| 2020-01-01 02:00:00 | 0 |
| ... | ... |
| 2020-01-01 09:00:00 | 106 |
| 2020-01-01 10:00:00 | 2852 |
任何不使用“for”回圈的解決方案？
謝謝你。
uj5u.com熱心網友回復：
使用DataFrame.meltwith 將值轉換為日期時間并to_timedelta使用 remove添加小時數H：
df = df.melt('Date')
td = pd.to_timedelta(df.pop('variable').str.strip('H').astype(int), unit='H')
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) td
uj5u.com熱心網友回復：
您可以通過將幾個函式應用于 DataFrame 來實作：
from datetime import datetime
# Example DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['1/1/2020', '1/2/2020', '1/3/2020'],
'h1': [0, 222, 333],
'h2': [44, 0, 0],
"h3": [1, 2, 3]})
# To simplify I used only hours in range 1...3, so You must change it to 25
HOURS_COUNT = 4
df["hours"] = df.apply(lambda row: [h for h in range(1, HOURS_COUNT)], axis=1)
df["hour_values"] = df.apply(lambda row: {h: row[f"h{h}"] for h in range(1, HOURS_COUNT)}, axis=1)
df = df.explode("hours")
df["value"] = df.apply(lambda row: row["hour_values"][row["hours"]], axis=1)
df["date_full"] = df.apply(lambda row: datetime.strptime(f"{row['date']} {row['hours']}", "%m/%d/%Y %H"), axis=1)
df = df[["date_full", "value"]]
df = df.loc[df["value"] > 0]
所以初始資料幀是：
date h1 h2 h3
0 1/1/2020 0 44 1
1 1/2/2020 222 0 2
2 1/3/2020 333 0 3
結果 DataFrame 是：
date_full value
0 2020-01-01 02:00:00 44
0 2020-01-01 03:00:00 1
1 2020-01-02 01:00:00 222
1 2020-01-02 03:00:00 2
2 2020-01-03 01:00:00 333
2 2020-01-03 03:00:00 3
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