如何将具有较大时间增量的熊猫记录拆分为具有较小时间增量的多个记录？

Question

我有一个包含 3 列的数据框：时隙的 timedeltas（持续时间）、时隙开始的日期时间和创建记录时通知的日期时间。时间增量都是 15 分钟的乘数：

Index    duration    slot_start         creation_time

1.       15 minutes  some datetime 1    some datetime 3
2.       45 minutes  some datetime 2    some datetime 4

我想要实现的是：

Index    duration    slot_start                      creation_time

1.       15 minutes  some datetime 1                 some datetime 3
2.       15 minutes  some datetime 2                 some datetime 4
3.       15 minutes  some datetime 2 + 15 minutes    some datetime 4
4.       15 minutes  some datetime 2 + 30 minutes    some datetime 4

有没有这种操作的工具？如何在非常大的数据帧上轻松、高效地实现它？

Answer 1

试试这个：

unit = pd.Timedelta(minutes=15)
s = pd.to_timedelta(df['duration']).div(unit) \
      .apply(lambda n: unit * np.arange(n)) \
      .rename('offset') \
      .explode()

df = df.join(s)
df['slot_start'] = df['slot_start'] + df['offset']