【问题标题】:Python: Grouping by time intervalPython:按时间间隔分组
【发布时间】:2018-10-12 11:14:00
【问题描述】:

我有一个如下所示的数据框:

我正在使用 python 3.6.5 和一个 datetime.time 对象作为索引

print(sum_by_time)

           Trips
  Time

00:00:00    10
01:00:00    10
02:00:00    10
03:00:00    10
04:00:00    20
05:00:00    20
06:00:00    20
07:00:00    20
08:00:00    30
09:00:00    30
10:00:00    30
11:00:00    30

如何按时间间隔对这个数据帧进行分组以获得类似的结果:

                         Trips
       Time    

00:00:00 - 03:00:00        40
04:00:00 - 07:00:00        80
08:00:00 - 11:00:00       120

【问题讨论】:

    标签: python pandas dataframe group-by


    【解决方案1】:

    我认为需要通过to_timedeltaresample 将索引值转换为时间增量:

    df.index = pd.to_timedelta(df.index.astype(str))
    
    df = df.resample('4H').sum()
    print (df)
              Trips
    00:00:00     40
    04:00:00     80
    08:00:00    120
    

    编辑:

    根据您的格式需要:

    df['d'] = pd.to_datetime(df.index.astype(str))
    
    df = df.groupby(pd.Grouper(freq='4H', key='d')).agg({'Trips':'sum', 'd':['first','last']})
    df.columns = df.columns.map('_'.join)
    df = df.set_index(df['d_first'].dt.strftime('%H:%M:%S') + ' - ' + df['d_last'].dt.strftime('%H:%M:%S'))[['Trips_sum']]
    print (df)
                         Trips_sum
    00:00:00 - 03:00:00         40
    04:00:00 - 07:00:00         80
    08:00:00 - 11:00:00        120
    

    【讨论】:

    • 你打败了我!这就是我想出的!对于未来的访问者,您可以使用“H”表示小时,“T”表示分钟,“M”表示月份时间箱。
    • 非常感谢!关于如何使索引反映时间间隔的任何想法?即代替 00:00:00 写 00:00:00 - 03:00:00
    • @Jad - 已添加解决方案,请检查。
    • 另一种提取时间跨度信息的方法,可以是在索引上使用to_period,然后使用start_timeend_time。这样就不需要再解析时间字符串了。
    • @Quickbeam2k1 - 好主意,谢谢。我尝试实现它。
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