当日期时间列按 20 分钟分组时如何聚合字典列答案

【问题标题】：How to aggregate dictionary column when datetime column is group by 20 minutes当日期时间列按 20 分钟分组时如何聚合字典列
【发布时间】：2021-03-03 22:07:29
【问题描述】：

我正在尝试根据时间间隔对日期时间列进行分组。分组时间间隔可以是 5 或 10 或 15 或其他值。在将日期时间列分组后，我需要捕获的组的最新或最高日期时间作为记录。然后我需要将字典列与最近的键值对合并。像这样的---

-------------------------------------------------------------------
created_date                 |  parameter_value  |  device_info   |
-------------------------------------------------------------------
2020-09-23 06:21:00.114104   | {'humidity': 60}    | {'device':'env', 'battery':50}
2020-09-23 06:37:00.310054   | {"pressure":54}     | {'device':'env', 'battery': 49}
2020-09-23 08:00:00.126441   | {'humidity':34}     | {'device':'env', 'battery': 45}
2020-09-23 08:21:00.140708   | {'temperature': 35} | {'device':'env', 'battery': 40}
2020-09-23 08:25:00.099155   | {'temperature':24}  | {'device':'env', 'battery': 39}

我想实现类似的响应---

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created_date        |  parameter_value                   |  device_info                 |
--------------------------------------------------------------------------------------------------
2020-09-23 06:40:00 | {'humidity': 60, "pressure":54}    | {'device':'env', 'battery':49}
2020-09-23 08:00:00 | {'humidity':34}                    | {'device':'env', 'battery': 45}
2020-09-23 08:40:00 | {'temperature':24}                 | {'device':'env', 'battery':39}

我尝试使用 df.groupby(pd.Grouper(key='created_date', freq='20min')) 对日期时间进行分组，但如何使用以下方法合并 parameter_value 列和 device_info 列具有最新键值的聚合函数。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

将 GroupBy.agg 与 lambda 函数和合并字典一起使用，这里使用来自 this 的解决方案。 lst 删除只有空字典的行，将它们转换为布尔值并使用DataFrame.any 过滤：

df = (df.groupby(pd.Grouper(key='created_date', freq='20min'))
       .agg(lambda x: {k: v for d in x for k, v in d.items()}))
df = df[df.astype(bool).any(axis=1)]
print (df)
                                      parameter_value  \
created_date                                            
2020-09-23 06:20:00  {'humidity': 60, 'pressure': 54}   
2020-09-23 08:00:00                  {'humidity': 34}   
2020-09-23 08:20:00               {'temperature': 24}   

                                          device_info  
created_date                                           
2020-09-23 06:20:00  {'device': 'env', 'battery': 49}  
2020-09-23 08:00:00  {'device': 'env', 'battery': 45}  
2020-09-23 08:20:00  {'device': 'env', 'battery': 39}

【讨论】：