在时间数据列pandas python上执行mod函数_Python pandas在列值上应用函数(基于列名patern)_Python pandas，为数据在时间上的均匀分布打分 - 腾讯云开发者社区

，可以使用pandas库中的to_datetime函数将时间数据转换为pandas的Datetime类型，然后使用dt属性来访问时间相关的属性和方法，包括mod函数。

mod函数用于计算时间数据列中的每个时间值与给定的时间间隔之间的模运算结果。它可以帮助我们提取时间数据中的周期性信息，例如每周、每月或每年的数据。

下面是一个示例代码，展示如何在时间数据列上执行mod函数：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将date列转换为Datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 计算每个日期的模运算结果
df['mod'] = df['date'].dt.to_period('D').apply(lambda x: x.ordinal % 2)

print(df)

输出结果如下：

        date  mod
0 2022-01-01    1
1 2022-01-02    0
2 2022-01-03    1
3 2022-01-04    0

在上述示例中，我们首先使用pd.to_datetime函数将date列转换为Datetime类型。然后，我们使用dt.to_period('D')将日期转换为以天为周期的Period类型。接下来，我们使用apply函数和lambda表达式来计算每个日期的模运算结果，其中lambda表达式中的x表示每个Period对象。最后，我们将计算结果存储在新的mod列中。

这是一个简单的示例，演示了如何在时间数据列上执行mod函数。实际应用中，可以根据具体需求调整时间间隔和模运算的逻辑。

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