Python 熊猫：如何提取和计算“；小时”；数据帧中的每行

我有一个数据框，代表一些餐馆一周的时间表

• 我想做的是在我的初始数据框

  df

  中添加一列

  week\u hours

  ，该列表示餐厅每周营业的总小时数。

注意：值0表示餐厅当天关闭

数据={
“餐厅id:['1'、'2'、'3']，
“星期一”：['11:0-20:0'、'11:30-22:0'、'11:30-21:0']，
“星期二”：['11:0-20:0'、'11:30-22:0'、'11:30-22:0']，
“星期三”：['11:0-20:0'、'11:30-22:0'、'11:30-21:0']，
‘星期四’：[‘11:0-20:0’、‘11:30-22:0’、‘11:30-21:0’]，
‘星期五’：[‘11:0-22:0’、‘11:30-22:0’、‘11:30-21:0’]，
‘星期六’：[‘11:0-22:0’、‘12:0-22:0’、‘0’]，
“星期日”：['11:0-17:0'，'16:30-21:30'，'11:30-21:0'，]，
}
df=pd.DataFrame（数据，列=[“餐厅id”，“星期一”，“星期二”，“星期三”，“星期四”，“星期五”，“星期六”，“星期日”，“星期日]）
df.head（）

---

有什么简单的语法可以做到这一点呢？

您可以使用

apply

，有关更多信息，请参阅此答案

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您可以使用

apply

，有关更多信息，请参阅此答案

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一种方法是首先

转置

，然后创建自定义函数以

在计算前提取

值（请注意，这仅在小时数未超过24小时时有效，否则需要

时间增量

）：

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一种方法是首先

转置

，然后创建自定义函数以

在计算前提取

值（请注意，这仅在小时数未超过24小时时有效，否则需要

时间增量

）：

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如何将这些结果添加到df中的列中？

df[“new”]=df.set_index（“餐厅id”）.T.apply（find_diff）.to_numpy（）

。如何将这些结果添加到我的df中的列中？

df[“new”]=df.set_index（“餐厅id”）.T.apply（find_diff）.to_numpy（）

。

def calc_hours(ranges):
    # calc the hours in the ranges and sum

df['Weekly Hours'] = df.apply(lambda x: sum(calc_hours(x[day]) for day in ['Monday','Tuesday','Wednesday','Thursday','Friday','Saturday','Sunday']), axis=1)

def find_diff(col):
    data = col.str.extract(r"(\d*):(\d*)-(\d*):(\d*)").astype(float)
    hours = (data[2] - data[0]).sum()
    minutes = (data[3] - data[1]).sum()/60
    return hours+minutes

print (df.set_index("restaurant_id").T.apply(find_diff)) 

restaurant_id
1    64.0
2    67.5
3    58.0
dtype: float64