Python 如何更快、优雅地将一些逻辑应用于数据帧列

我正在阅读一个包含许多列的csv文件，其中一列是TOD（一天中的时间）。有些活动超过了午夜，而不是回到00:00，而是持续增加到24:00。例如23:59:50，24:00:01，24:00:10，…） EntryTOD被解析为字符串

我想应用一个简单的逻辑，时间大于24，只需减去24小时。这是我的代码：

for row in f2.itertuples():
    # Fix times > 24h
    if int(row.EntryTOD[0:2]) >= 24:
        actualTime =  int(row.EntryTOD[0:2]) - 24
        f2.EntryTOD[row.Index-1] = str(actualTime) + row.EntryTOD[2:]

这段代码可以工作，但对于80k+行来说有点慢。运行大约需要30-40秒

我的问题是：

1） 有没有更快的方法

2） 另外，由于我对Python不是很在行，有没有更优雅的方法？它可能仍然需要遍历整个列，但我觉得这可以在一行代码中完成

提前谢谢大家,

圭多

解决方案： 感谢雷内：

f2.EntryTOD = f2.EntryTOD.apply(lambda x: str(int(x.split(':')[0])-24)+x[2:] if int(x.split(':')[0]) > 23 else x)

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这是一个非常快的单班轮

我想这就是你想要的：

# Sample df
data = [
    ['25:22:22', 1, 5],
    ['01:01:01', 36, 2]
]
cols = ['EntryTOD', 'two', 'three']

df = pd.DataFrame(data, columns = cols)

df

    EntryTOD    two three
0   25:22:22    1   5
1   01:01:01    36  2

解决方案：

df['hour'] = (df['EntryTOD'].str[0:2]).astype(int)

df.loc[
    df.hour >= 24, 'hour'
] = df.loc[df.hour >= 24, 'hour'] - 24

# Edit EntryTOD variable
for i in range(df.shape[0]):
    df.EntryTOD.iloc[i] = df.EntryTOD.iloc[i].replace(
        df['EntryTOD'].str[0:2].iloc[i], '0'+df['hour'].astype(str).iloc[i]
    )

输出：

    EntryTOD    two three   hour
0   01:22:22    1    5      1
1   01:01:01    36   2      1

您可以尝试：

f2 = pd.DataFrame(['23:59', '23:59:59', '24:00', '24:01', '25:25:25'], columns=['TOD'])
f2.TOD.apply(lambda x: f"{int(x.split(':')[0])-24}:{x.split(':')[1]}" if int(x.split(':')[0]) > 23 else x)

结果:

0       23:59
1    23:59:59
2        0:00
3        0:01
4        1:25
Name: TOD, dtype: object

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太棒了，我想我们很接近了。由于某些原因，它不起作用。这不是更紧凑吗：f2.EntryTOD.apply（lambda x:str（int（x.split（'：'）[0]）-24）+x[2:]如果int（x.split（'：'）[0]）>23 else x）我用一些打印测试了逻辑，它可以工作。f2.EntryTOD只是没有得到更新…这是有效的：f2.EntryTOD=f2.EntryTOD.apply（lambda x:str（int（x.split（“：”）[0]）-24）+x[2:]如果int（x.split（“：”）[0]）>23其他x）