Pandas (Python) - 将数据分割成时间范围答案

【问题标题】：Pandas (Python) - Segment Data into TimeframesPandas (Python) - 将数据分割成时间范围
【发布时间】：2017-06-05 17:02:36
【问题描述】：

我有一个 DateTime（索引）的数据框和一个用电量的样本：

DateTime          Usage
01-Jan-17 12am    10
01-Jan-17 3am     5
01-Jan-17 6am     15
01-Jan-17 9am     40
01-Jan-17 12pm    60
01-Jan-17 3pm     62
01-Jan-17 6pm     45
01-Jan-17 9pm     18
02-Jan-17 12am    11
02-Jan-17 3am     4
02-Jan-17 6am     17
02-Jan-17 9am     37
02-Jan-17 12pm    64
02-Jan-17 3pm     68
02-Jan-17 6pm     41
02-Jan-17 9pm     16

实际上，这个系列要长得多。我正在尝试比较每天的时间段，以便我可以查看时间序列的每日季节性。熊猫有没有办法分割数据，以便您可以比较这些时间序列？我想生成的 DataFrame 看起来像：

Time    1-Jan   2-Jan
12am    10      11
3am     5       4
6am     15      17
9am     40      37
12pm    60      64
3pm     62      68
6pm     45      41
9pm     18      16

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

假设您有DateTime 作为str 数据类型，您可以将其拆分为Date 和Time，然后对其进行旋转：

df[['Date', 'Time']] = df.DateTime.str.split(" ", expand=True)
df1 = df.pivot("Time", "Date", "Usage").reset_index()

如何对Time 列进行排序？实际上并不是那么直接，为此，我们需要从时间、小时、PM/AM 指标以及如果小时为 12 中提取一些列，因为 12 应该放在所有其他小时之上：

# use regex to extract Hour (numeric part of Time) and AM/PM indicator
hourInd = df1.Time.str.extract("(?P<Hour>\d+)(?P<Ind>[pa]m)", expand=True)

# convert the hour column to integer and create another column to check if hour is 12
# then sort by AM/PM indicator, IsTwelve and Hour and get the index to reorder the original 
# data frame
df1.loc[(hourInd.assign(Hour = hourInd.Hour.astype(int), IsTwelve = hourInd.Hour != "12")
         .sort_values(["Ind", "IsTwelve", "Hour"]).index)]

【讨论】：