Python 标记数据帧的行

我想根据以下条件向我的数据帧添加一个新属性“LabelId”：给定输入数据帧DF，找到k

nlargest（k，velocity）

，对于每个值，我想通过应用

apply（lambda x:x-np.timedelta64（50，'ms'））和
apply来添加和替换一些ms，例如50（lambda x:x+np.timedelta64（50，'ms'））
并将新属性
LabelId
设置为1，否则设置为0

输入DF：考虑速度列的2个最大值，并添加50 ms

    eventTime,               velocity
1,  2017-08-19T12:53:55:050,  3
2,  2017-08-19T12:53:55:100,  4
3,  2017-08-19T12:53:55:150, 180
4,  2017-08-19T12:53:55:200,  2
5,  2017-08-19T12:53:55:250,  5
6,  2017-08-19T12:53:55:050,  3
7,  2017-08-19T12:53:55:100,  4
8,  2017-08-19T12:53:55:150, 70
9,  2017-08-19T12:53:55:200,  2
10, 2017-08-19T12:53:55:250,  5

输出DF：

    eventTime,               velocity, LabelId
1,  2017-08-19T12:53:55:050,  3,        0
2,  2017-08-19T12:53:55:100,  4,        1
3,  2017-08-19T12:53:55:150, 180,       1 
4,  2017-08-19T12:53:55:200,  2,        1
5,  2017-08-19T12:53:55:250,  5,        0
6,  2017-08-19T12:53:55:050,  3,        0
7,  2017-08-19T12:53:55:100,  4,        1
8,  2017-08-19T12:53:55:150, 70,        1
9,  2017-08-19T12:53:55:200,  2,        1
10, 2017-08-19T12:53:55:250,  5,        0

我一直在使用上述函数，但没有得到正确的结果。
如果您有任何建议，我们将不胜感激。
非常感谢,，
顺致敬意，
Carlo
您需要top
eventTime
by，然后添加
Timedelta
并获得最大和最小时间戳。最后创建掩码by，它被转换为整数
0
和
1
：

df['eventTime'] = pd.to_datetime(df['eventTime'], format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S:%f')

a = df.nlargest(2, 'velocity')['eventTime']
low = min(a) - pd.Timedelta(50, unit='ms')
high = max(a) + pd.Timedelta(50, unit='ms')

#low   2017-08-19 12:53:55.100
#high   2017-08-19 12:53:55.200

df['LabelId'] = df['eventTime'].between(low,high).astype(int)
print (df)

返回

                 eventTime  velocity  LabelId
1  2017-08-19 12:53:55.050         3        0
2  2017-08-19 12:53:55.100         4        1
3  2017-08-19 12:53:55.150       180        1
4  2017-08-19 12:53:55.200         2        1
5  2017-08-19 12:53:55.250         5        0
6  2017-08-19 12:53:55.050         3        0
7  2017-08-19 12:53:55.100         4        1
8  2017-08-19 12:53:55.150        70        1
9  2017-08-19 12:53:55.200         2        1
10 2017-08-19 12:53:55.250         5        0

你能更人性化地描述一下LabelId的含义吗？
1
是什么意思？在那一列中
0
是什么意思？好的，当然。0表示“写”，而“1”表示“读”。但我不清楚这对解决方案有何影响。谢谢Jezrael。有一个问题：nlargest中使用的数字2与a1和a2之间有任何关系吗？如果我在nlargest中使用10，我应该更改什么吗？原因是当应用df['LabelId']=df['eventTime']时，我只得到0。isin（a）。astype（int）@carloalloca-我想你需要最大值和最小值之间的所有值，带有顶部时间戳，
+-50ms
？我编辑答案。我正在努力获得正确的数据结果。基本上，我只在最小值和最大值之间得到1，而不是在上面显示的每个部分。我使用的是a=df.nlargest（15，'velocity'）['eventTime']@Carloalloca-存在获取
低值
和
高值
的问题？问题是DF仅在低值和高值之间被标记为1。只有一个部分s（从低到高）。我预计有15个部分。