Pandas DataFrame：根据日期范围条件高效插入/更新列数据-Python教程-PHP中文网

Pandas DataFrame：根据日期范围条件高效插入/更新列数据

霞舞

发布： 2025-09-30 12:27:30

原创

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Pandas DataFrame：根据日期范围条件高效插入/更新列数据

本教程详细介绍了如何在Pandas DataFrame中根据日期范围条件高效地插入或更新列数据。通过利用pandas.Series.between()方法结合布尔索引或numpy.where()，用户可以精确地定位并修改符合特定日期区间的数据行，从而实现灵活的数据处理和自动化填充。

引言

在数据分析和处理中，我们经常需要根据特定条件来更新dataframe中的数据。其中一个常见场景是根据日期或时间范围来标记、插入或修改某一列的值。例如，您可能需要将某个时间段内的所有事件标记为“x”，而其他时间段则为空。本教程将展示如何利用pandas的强大功能，高效且优雅地实现这一目标。

数据准备

首先，我们创建一个示例DataFrame，它包含ID、日期和一列用于待填充的dummy字段。为了确保日期比较的准确性，务必将日期列转换为Pandas的datetime类型。

import pandas as pd
import numpy as np

# 示例数据
data = {
    'ID': [0, 1, 2, 3],
    'Date': ['2019-01-03 20:00:00', '2019-01-04 14:30:00', '2019-01-04 16:00:00', '2019-01-04 20:00:00'],
    'dummy': ['', '', '', ''] # 初始dummy列为空
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将'Date'列转换为datetime类型，这是进行日期范围操作的关键
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

print("原始DataFrame:")
print(df)

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原始DataFrame:

   ID                Date dummy
0   0 2019-01-03 20:00:00      
1   1 2019-01-04 14:30:00      
2   2 2019-01-04 16:00:00      
3   3 2019-01-04 20:00:00

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我们的目标是，将Date列在2019-01-04 14:30:00到2019-01-04 20:00:00（含边界）之间的数据行的dummy列填充为'x'。

方法一：结合numpy.where()与pandas.Series.between()

pandas.Series.between(left, right, inclusive='both') 方法用于检查Series中的每个元素是否在指定的两个值之间。它会返回一个布尔Series，指示每个元素是否满足条件。

numpy.where(condition, x, y) 函数则根据条件condition选择x或y。如果condition为真，则返回x；否则返回y。这非常适合于根据条件对整个列进行赋值。

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# 定义日期范围
start_date = '2019-01-04 14:30:00'
end_date = '2019-01-04 20:00:00'

# 创建一个DataFrame副本进行操作
df_np_where = df.copy()

# 使用np.where和between()方法更新'dummy'列
# 如果日期在指定范围内，则赋值为'x'，否则赋值为空字符串
df_np_where['dummy'] = np.where(df_np_where['Date'].between(start_date, end_date), 'x', '')

print("\n使用np.where更新后的DataFrame:")
print(df_np_where)

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输出:

   ID                Date dummy
0   0 2019-01-03 20:00:00      
1   1 2019-01-04 14:30:00     x
2   2 2019-01-04 16:00:00     x
3   3 2019-01-04 20:00:00     x

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方法二：使用布尔索引与.loc

布尔索引是Pandas中一种非常强大的数据选择和修改方式。结合.loc属性，我们可以根据布尔条件直接定位并修改DataFrame中的特定行和列。

# 定义日期范围
start_date = '2019-01-04 14:30:00'
end_date = '2019-01-04 20:00:00'

# 创建一个DataFrame副本进行操作，并重置dummy列
df_loc = df.copy()
df_loc['dummy'] = '' # 确保从空白状态开始

# 创建布尔条件Series
condition = df_loc['Date'].between(start_date, end_date)

# 使用布尔索引和.loc直接修改符合条件的行的'dummy'列
df_loc.loc[condition, 'dummy'] = 'x'

print("\n使用布尔索引(.loc)更新后的DataFrame:")
print(df_loc)

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输出:

   ID                Date dummy
0   0 2019-01-03 20:00:00      
1   1 2019-01-04 14:30:00     x
2   2 2019-01-04 16:00:00     x
3   3 2019-01-04 20:00:00     x

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注意事项与最佳实践

日期类型转换： 在进行任何日期相关的操作（包括between()）之前，务必确保日期列的数据类型是datetime。如果不是，请使用pd.to_datetime()进行转换。
日期格式： between()方法可以接受字符串格式的日期作为边界，Pandas会尝试将其解析。然而，最佳实践是保持日期格式的一致性，或者直接使用datetime对象作为边界值，以避免潜在的解析问题。
inclusive参数： between()方法有一个inclusive参数，默认为'both'，表示包含边界值。您可以根据需求设置为'left'、'right'或'neither'。
方法选择：
- np.where()适用于需要根据条件完全重新构造或覆盖某一列所有值的情况。它会返回一个新的Series，然后您可以将其赋值给DataFrame的列。
- 布尔索引结合.loc适用于对DataFrame中现有列的特定子集进行原地修改。当您只想修改符合条件的行，而保留其他行的现有值时，.loc是更直观和高效的选择。
性能： 对于大型数据集，这两种方法都经过优化，性能通常都很好。避免使用循环迭代DataFrame行来修改数据，因为这效率低下。

总结

本教程详细展示了在Pandas DataFrame中根据日期范围条件插入或更新列数据的两种主要方法：结合numpy.where()和pandas.Series.between()，以及使用布尔索引与.loc。这两种方法都提供了高效且灵活的解决方案，能够满足您在数据处理中对条件性数据更新的需求。理解并掌握这些技术将大大提升您使用Pandas进行数据操作的效率和准确性。

以上就是Pandas DataFrame：根据日期范围条件高效插入/更新列数据的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！