Wie zu implementieren und wenn/Elif/Else-Anweisung in Pandas (Python)

Question

Ich habe an einem Projekt gearbeitet, und müssen die "Vektor" Monate ausfüllen (um ein Histogramm zu machen: Übersicht über die Anzahl der Tweets pro Monat). Zum Ausfüllen der Vektor Monat schrieb ich den folgenden Code:

numTweets = list(tweets_cleaned_panda.iloc[:,1]) 

months = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] 
for i in range(0,len(numTweets)+1): 

if tweets_cleaned_panda['created_at'].str.contains("Mar") or tweets_cleaned_panda['created_at'].str.contains("Apr"): 
months[0] = months[0] + 1 
elif tweets_cleaned_panda['created_at'].str.contains("May"): 
months[1] += 1 
elif tweets_cleaned_panda['created_at'].str.contains("Jun"):  
months[2] += 1 
elif tweets_cleaned_panda['created_at'].str.contains("Jul"):  
months[3] += 1 
elif tweets_cleaned_panda['created_at'].str.contains("Aug"):  
months[4] += 1 
elif tweets_cleaned_panda['created_at'].str.contains("Sept"): 
months[5] += 1 
else: 
months[6] += 1 
print months 

Ich habe versucht, Anfügen .any() an den Enden der contains() Aussagen aber als es füllt nur Monat [0].

Ferner schrieb ich den folgenden Code:

for i in range(0,len(numTweets)+1): 
np.where(tweets_cleaned_panda['created_at'].str.contains("Mar"), 
    months[0] = months[0] + 1, 
     np.where(tweets_cleaned_panda['created_at'].str.contains("Apr"), 
       months[0] = months[0] + 1, 
       np.where(tweets_cleaned_panda['created_at'].str.contains("May"), 
         months[1] = months[1] + 1, 
         np.where(tweets_cleaned_panda['created_at'].str.contains("Jun"), 
           months[2] = months[2] + 1, 
           np.where(tweets_cleaned_panda['created_at'].str.contains("Jul"), 
             months[3] = months[3] + 1, 
             np.where(tweets_cleaned_panda['created_at'].str.contains("Aug"), 
               months[4] = months[4] + 1, 
               np.where(tweets_cleaned_panda['created_at'].str.contains("Sept"), 
                 months[5] = months[5] + 1, 
                 np.where(tweets_cleaned_panda['created_at'].str.contains("Oct"), 
                   months[6] =months[]+ 1)))))))) 

Aber dies gab den folgenden Fehler:

SyntaxError: keyword can't be an expression File "", line 10 months[0] = months[0] + 1, SyntaxError: keyword can't be an expression

Jeder, der helfen kann?

Answer 1

Pandas funktioniert sehr gut mit Datetime-Daten. pd.to_datetime Funktion können Sie UTC formatiert Zeit konvertieren:

pd.to_datetime("Wed Aug 27 13:08:45 +0000 2008") 
Out Timestamp('2008-08-27 13:08:45') 

Wenn Sie zuerst die Spalte mit konvertieren:

df['created_at'] = pd.to_datetime(df['created_at']) 

Dann können Sie .dt Accessor für die Monatsspalte verwenden:

df['month'] = df['created_at'].dt.month 

Um eine Häufigkeitsverteilung zu erhalten, müssen Sie nur value_counts:

anrufen

df['month'].value_counts() 

Hinweis: Sie müssen df durch den Namen Ihres DataFrame ersetzen (tweets_cleaned_panda).