Python pandasを使用して、時間データを毎日の日付と時刻に効率的に変換するにはどうすればよいですか？

Question

1時間ごとの値を表すpandas DataFrameがあり、毎日の各値を1年間報告したいと思います。私はそれを行うための '素朴な'方法を書いています。より効率的な方法がありますか？ （正常に動作しますが、多くの時間かかります）

ナイーブな方法：

dfConsoFrigo = pd.read_csv("../assets/datas/refregirateur.csv", sep=';') 
dataframe = pd.DataFrame(columns=['Puissance']) 
iterator = 0 
for day in pd.date_range("01 Jan 2017 00:00", "31 Dec 2017 23:00", freq='1H'): 
    iterator = iterator % 24 
    dataframe.loc[day] = dfConsoFrigo.iloc[iterator]['Puissance'] 
    iterator += 1 

入力を（時間;値）24行：

Heure;Puissance 
00:00;48.0 
01:00;47.0 
02:00;46.0 
03:00;46.0 
04:00;45.0 
05:00;46.0 
... 
19:00;55.0 
20:00;53.0 
21:00;51.0 
22:00;50.0 
23:00;49.0 

予想される出力（8760行）：

     Puissance 
2017-01-01 00:00:00   48 
2017-01-01 01:00:00   47 
2017-01-01 02:00:00   46 
2017-01-01 03:00:00   46 
2017-01-01 04:00:00   45 
... 
2017-12-31 20:00:00   53 
2017-12-31 21:00:00   51 
2017-12-31 22:00:00   50 
2017-12-31 23:00:00   49 

Answer 1

あなたがnumpy.tileを必要とするインク：

np.random.seed(10) 
df = pd.DataFrame({'Puissance':np.random.randint(100, size=24)}) 
rng = pd.date_range("01 Jan 2017 00:00", "31 Dec 2017 23:00", freq='1H') 

df = pd.DataFrame({'a':np.tile(df['Puissance'].values, 365)}, index=rng) 

---

print (df.head(30)) 
         a 
2017-01-01 00:00:00 9 
2017-01-01 01:00:00 15 
2017-01-01 02:00:00 64 
2017-01-01 03:00:00 28 
2017-01-01 04:00:00 89 
2017-01-01 05:00:00 93 
2017-01-01 06:00:00 29 
2017-01-01 07:00:00 8 
2017-01-01 08:00:00 73 
2017-01-01 09:00:00 0 
2017-01-01 10:00:00 40 
2017-01-01 11:00:00 36 
2017-01-01 12:00:00 16 
2017-01-01 13:00:00 11 
2017-01-01 14:00:00 54 
2017-01-01 15:00:00 88 
2017-01-01 16:00:00 62 
2017-01-01 17:00:00 33 
2017-01-01 18:00:00 72 
2017-01-01 19:00:00 78 
2017-01-01 20:00:00 49 
2017-01-01 21:00:00 51 
2017-01-01 22:00:00 54 
2017-01-01 23:00:00 77 
2017-01-02 00:00:00 9 
2017-01-02 01:00:00 15 
2017-01-02 02:00:00 64 
2017-01-02 03:00:00 28 
2017-01-02 04:00:00 89 
2017-01-02 05:00:00 93