Pandas 中的分组和列差计算答案

【问题标题】：Grouping and column difference calculating in PandasPandas 中的分组和列差计算
【发布时间】：2018-10-02 20:02:41
【问题描述】：

我想分析时间序列数据中的频率模式，但存在一些技术问题。在 Pandas 中有一个数据框：

Date                  Label
2017-03-22 15:16:45   20
2017-03-22 16:12:00   15
2017-03-22 22:10:23   20
2017-03-23 17:00:03   11
2017-03-24 10:11:13   20
2017-03-25 14:02:54   20

我想计算“Date”列中的值之间的差异，这两个值按标签“20”的标签分组。在我看来，它应该看起来像 timedelta 列的区别和标签列：

DateDiff              Label
0 days 06:53:38       20
1 days 12:00:50       20
1 days 03:51:41       20

如何使用 pandas groupby 选项？

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

让我们使用

df.assign(diff=df.groupby('Label')['Date'].diff()).dropna()

输出：

                 Date  Label            diff
2 2017-03-22 22:10:23     20 0 days 06:53:38
4 2017-03-24 10:11:13     20 1 days 12:00:50
5 2017-03-25 14:02:54     20 1 days 03:51:41

【讨论】：