通过筛选datatime详细信息修改dataframe单元格

Question

我有一个带有索引、时间戳和一个值的数据集，存储在熊猫数据框内的三个独立列中，例如：

我想筛选时间戳小时数等于23的行，并向下一列中的值添加标量。我怎样才能有效地做到这一点？数据集中的索引列设置不正确，我无法依赖它

目前，我正在使用for循环对行进行迭代，检查时间戳中的小时是否等于23，并修改相应单元格中的值，但这需要很多时间。我尝试使用下面建议的.groupby方法here，但似乎不起作用。它对数据进行两次操作，保持数据不变，并抛出带有CopyWarning的设置。这是我尝试的。不过，我不确定这是否是最好的方法：

        for index, data_slice in df.groupby(df["Date"].dt.hour == 23):
            data_slice.loc["value"] += 1

Answer 1

为什么选择groupby，您可以尝试：

df.loc[df['Date'].dt.hour==23, 'value'] += 1