我被困在這個問題上的時間比我想承認的要長。我正在嘗試使用串列的索引來創建基于 Day 列的新列。我相信這非常簡單。我真正想做的就是得到今天和其他日子之間的天差。
甚至可能有一種方法可以使用 datetime 獲得我的結果，但我還沒有找到任何一種解決方案。
import pandas as pd
from datetime import datetime
today = datetime.today().strftime('%Y/%m/%d')
todays_week_day = str.upper(str(datetime.today().strftime('%a')))
# Lets assume today is "THU" for this example
todays_week_day = "THU"
day_abrivs = list(["SUN", "MON", "TUE", "WED", "THU", "FRI", "SAT"])
todays_week_day_num = day_abrivs.index(todays_week_day)
df=
attendance day
0 1546 FRI
1 1978 SAT
2 2150 SUN
df['day_num'] = day_abrivs.index(df['day'])
df['day_diff'] = df['day_num'] - todays_week_day_num
# This gives the following error on the Day_Num col so I don't even get to the Day_diff
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
File "C:\Python_Projects\Shell-B\venv\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1537, in __nonzero__
raise ValueError(
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
所需的輸出如下：
df=
attendance day day_num day_diff
0 1546 FRI 5 1
1 1978 SAT 6 2
2 2150 SUN 0 -4
uj5u.com熱心網友回復：
您收到該錯誤基本上是因為您沒有將單個字串值傳遞給該index方法，而是傳遞了一個Serie. 所以我推薦Series.apply獲取每一天身份的方法。看這個：
# Your initial dataframe
df = pd.read_csv(io.StringIO("""
atendance,day
1546,FRI
1978,SAT
2150,SUN
"""))
df['day_num'] = df['day'].apply(lambda d: day_abrivs.index(d))
df['day_diff'] = df['day_num'] - todays_week_day_num
print(df)
輸出：
| 出席 | 天 | day_num | day_diff | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 1546 | 周五 | 5 | 1 |
| 1 | 1978年 | SAT | 6 | 2 |
| 2 | 2150 | 太陽 | 0 | -4 |
uj5u.com熱心網友回復：
你不應該使用 apply，在這里你可以制作一個映射字典：
day_abrivs_dic = {k:v for v,k in enumerate(day_abrivs)}
# {'SUN': 0, 'MON': 1, 'TUE': 2, 'WED': 3, 'THU': 4, 'FRI': 5, 'SAT': 6}
df['day_num'] = df['day'].map(day_abrivs_dic)
df['day_diff'] = df['day_num'] - todays_week_day_num
輸出：
attendance day day_num day_diff
0 1546 FRI 5 1
1 1978 SAT 6 2
2 2150 SUN 0 -4
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