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Usando map () para columnas en un marco de datos de pandas

Tengo algunas columnas en mi marco de datos para las que solo quiero mantener la parte de la fecha y eliminar la parte de la hora. He hecho una lista de estas columnas:

 list_of_cols_to_change = ['col1','col2','col3','col4']

He escrito una función para hacer esto. Toma una lista de columnas y aplica dt.date a cada columna de la lista.

 def datefunc(x): for column in x: df[column] = df[column].dt.date

Luego llamo a esta función pasando la lista como parámetro:

 datefunc(list_of_cols_to_change )

Quiero lograr esto usando algo como map(). Básicamente, use una función que tome una columna como parámetro y realice cambios en ella. Luego quiero usar map() para aplicar esta función a la lista de columnas que tengo. Algo como esto:

 def datefunc_new(column): df[column] = df[column].dt.date map(datefunc_new,list_of_cols_to_change)

Sin embargo, esto no funciona. ¿Cómo puedo hacer que esto funcione?

over 4 years ago · Santiago Trujillo
2 Respostas
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Lo más simple es usar la función lambda con apply :

 df = pd.DataFrame({'col1':pd.date_range('2015-01-02 15:00:07', periods=3), 'col2':pd.date_range('2015-05-02 15:00:07', periods=3), 'col3':pd.date_range('2015-04-02 15:00:07', periods=3), 'col4':pd.date_range('2015-09-02 15:00:07', periods=3), 'col5':[5,3,6], 'col6':[7,4,3]}) print (df) col1 col2 col3 \ 0 2015-01-02 15:00:07 2015-05-02 15:00:07 2015-04-02 15:00:07 1 2015-01-03 15:00:07 2015-05-03 15:00:07 2015-04-03 15:00:07 2 2015-01-04 15:00:07 2015-05-04 15:00:07 2015-04-04 15:00:07 col4 col5 col6 0 2015-09-02 15:00:07 5 7 1 2015-09-03 15:00:07 3 4 2 2015-09-04 15:00:07 6 3 list_of_cols_to_change = ['col1','col2','col3','col4'] df[list_of_cols_to_change] = df[list_of_cols_to_change].apply(lambda x: x.dt.date) print (df) col1 col2 col3 col4 col5 col6 0 2015-01-02 2015-05-02 2015-04-02 2015-09-02 5 7 1 2015-01-03 2015-05-03 2015-04-03 2015-09-03 3 4 2 2015-01-04 2015-05-04 2015-04-04 2015-09-04 6 3
over 4 years ago · Santiago Trujillo Relatório

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Creo que ya tiene la solución, solo agregue la column como parámetro a su función datefunc_new :

 def datefunc_new(column): df[column] = df[column].dt.date map(datefunc_new, list_of_cols_to_change)

También puede usar un código más parecido a pandas para su ejemplo específico:

 def to_date(series): return series.dt.date df[list_of_cols_to_change] = df[list_of_cols_to_change].apply(to_date)
over 4 years ago · Santiago Trujillo Relatório
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