Ho la seguente struttura dei dati:Converti galleggiante Series in una serie numero intero panda
In [31]: rise_p
Out[31]:
time magnitude
0 1379945444 156.627598
1 1379945447 1474.648726
2 1379945448 1477.448999
3 1379945449 1474.886202
4 1379945699 1371.454224
Ora, voglio raggruppare le righe che sono all'interno di un minuto. Quindi divido le serie temporali con 100. Ottengo questo:
In [32]: rise_p/100
Out[32]:
time magnitude
0 13799454.44 1.566276
1 13799454.47 14.746487
2 13799454.48 14.774490
3 13799454.49 14.748862
4 13799456.99 13.714542
Come spiegato sopra, voglio creare gruppi in base al tempo. I sottogruppi, quindi attesi, sarebbero file con orari 13799454
e 13799456
. Faccio questo:
In [37]: ts = rise_p['time']/100
In [38]: s = rise_p/100
In [39]: new_re_df = [s.iloc[np.where(int(ts) == int(i))] for i in ts]
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-39-5ea498cf32b2> in <module>()
----> 1 new_re_df = [s.iloc[np.where(int(ts) == int(i))] for i in ts]
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars
Come faccio a convertire ts
in una serie Integer dal int() non prende una serie o un elenco come argomento? C'è qualche metodo in Panda che lo fa?
Utilizzando 'astype()' è sicuramente corretto, ma evitando la comprensione della lista tutti insieme sarebbe ancora meglio. Come 'ts ['time'] = (ts.time/100) .astype ('int')' e quindi raggruppando con 'ts.grouby ('time')' e così via ... –
Sì concordato, evitando il la comprensione delle liste sarebbe molto più bella, modificherà la mia risposta per riflettere. – drexiya