Question

我有一个pandas数据框，其中一列表示另一列中的位置值是否在其下方的行中发生了变化。例如，

2013-02-05 19:45:00   (39.94, -86.159)     True
2013-02-05 19:50:00   (39.94, -86.159)     True
2013-02-05 19:55:00   (39.94, -86.159)    False
2013-02-05 20:00:00  (39.777, -85.995)    False
2013-02-05 20:05:00  (39.775, -85.978)     True
2013-02-05 20:10:00  (39.775, -85.978)     True
2013-02-05 20:15:00  (39.775, -85.978)    False
2013-02-05 20:20:00   (39.94, -86.159)     True
2013-02-05 20:30:00   (39.94, -86.159)    False

所以，我想要做的是逐行遍历此数据框并检查False行。然后（可能会添加另一列）在该地方花费的总“连续”时间。可以像上面的例子一样再次访问同一个地方。在这种情况下，它被视为一个单独的条件。因此，对于上面的示例，例如：

2013-02-05 19:45:00   (39.94, -86.159)     True    0
2013-02-05 19:50:00   (39.94, -86.159)     True    0
2013-02-05 19:55:00   (39.94, -86.159)    False   15
2013-02-05 20:00:00  (39.777, -85.995)    False    5  
2013-02-05 20:05:00  (39.775, -85.978)     True    0
2013-02-05 20:10:00  (39.775, -85.978)     True    0
2013-02-05 20:15:00  (39.775, -85.978)    False   15
2013-02-05 20:20:00   (39.94, -86.159)     True    0 
2013-02-05 20:25:00   (39.94, -86.159)    False   10

然后我会绘制每天使用hist（）函数花费的这些“连续”时间的直方图。如何通过迭代数据帧从第一个数据帧中获取第二个数据帧？我是python和pandas的新手，真正的数据文件很大，所以我需要一些合理有效的东西。

Answer 1

这是另一个拍摄

df['group'] = (df.condition == False).astype('int').cumsum().shift(1).fillna(0)

df
             date    long     lat condition  group
2/5/2013 19:45:00  39.940 -86.159      True      0
2/5/2013 19:50:00  39.940 -86.159      True      0
2/5/2013 19:55:00  39.940 -86.159     False      0
2/5/2013 20:00:00  39.777 -85.995     False      1
2/5/2013 20:05:00  39.775 -85.978      True      2
2/5/2013 20:10:00  39.775 -85.978      True      2
2/5/2013 20:15:00  39.775 -85.978     False      2
2/5/2013 20:20:00  39.940 -86.159      True      3
2/5/2013 20:25:00  39.940 -86.159     False      3

df['result'] = df.groupby(['group']).date.transform(lambda sdf: 5 *len(sdf))

df
             date    long     lat condition  group result
2/5/2013 19:45:00  39.940 -86.159      True      0     15
2/5/2013 19:50:00  39.940 -86.159      True      0     15
2/5/2013 19:55:00  39.940 -86.159     False      0     15
2/5/2013 20:00:00  39.777 -85.995     False      1      5
2/5/2013 20:05:00  39.775 -85.978      True      2     15
2/5/2013 20:10:00  39.775 -85.978      True      2     15
2/5/2013 20:15:00  39.775 -85.978     False      2     15
2/5/2013 20:20:00  39.940 -86.159      True      3     10
2/5/2013 20:25:00  39.940 -86.159     False      3     10

Answer 2

你需要0.11-dev。我想这会给你你想要的东西。有关详细信息，请参阅本节：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/timeseries.html#time-deltas，因为timedeltas是pandas支持的较新数据

继承你的数据（为了方便起见，我把long / lat分开了，关键是这个条件列是bool）

In [137]: df = pd.read_csv(StringIO.StringIO(data),index_col=0,parse_dates=True)

In [138]: df
Out[138]: 
               date    long       lat condition
2013-02-05 19:45:00  39.940   -86.159      True
2013-02-05 19:50:00  39.940   -86.159      True
2013-02-05 19:55:00  39.940   -86.159     False
2013-02-05 20:00:00  39.777   -85.995     False
2013-02-05 20:05:00  39.775   -85.978      True
2013-02-05 20:10:00  39.775   -85.978      True
2013-02-05 20:15:00  39.775   -85.978     False
2013-02-05 20:20:00  39.940   -86.159      True
2013-02-05 20:25:00  39.940   -86.159     False

In [139]: df.dtypes
Out[139]: 
date         float64
long lat     float64
condition       bool
dtype: object

创建一些作为索引的日期列（这些是datetime64 [ns] dtype）

In [140]: df['date'] = df.index   
In [141]: df['rdate'] = df.index

将rdate列设为False为NaT（np.nan's转换为NaT）

In [142]: df.loc[~df['condition'],'rdate'] = np.nan

从前一个值

向前填充NaT

In [143]: df['rdate'] = df['rdate'].ffill()

从日期中减去rdate，这会生成timedelta64 [ns]类型列的时差

In [144]: df['diff'] = df['date']-df['rdate']

In [151]: df
Out[151]: 
                                   date  long lat condition               rdate  \
2013-02-05 19:45:00 2013-02-05 19:45:00   -86.159      True 2013-02-05 19:45:00   
2013-02-05 19:50:00 2013-02-05 19:50:00   -86.159      True 2013-02-05 19:50:00   
2013-02-05 19:55:00 2013-02-05 19:55:00   -86.159     False 2013-02-05 19:50:00   
2013-02-05 20:00:00 2013-02-05 20:00:00   -85.995     False 2013-02-05 19:50:00   
2013-02-05 20:05:00 2013-02-05 20:05:00   -85.978      True 2013-02-05 20:05:00   
2013-02-05 20:10:00 2013-02-05 20:10:00   -85.978      True 2013-02-05 20:10:00   
2013-02-05 20:15:00 2013-02-05 20:15:00   -85.978     False 2013-02-05 20:10:00   
2013-02-05 20:20:00 2013-02-05 20:20:00   -86.159      True 2013-02-05 20:20:00   
2013-02-05 20:25:00 2013-02-05 20:25:00   -86.159     False 2013-02-05 20:20:00   

                        diff  
2013-02-05 19:45:00 00:00:00  
2013-02-05 19:50:00 00:00:00  
2013-02-05 19:55:00 00:05:00  
2013-02-05 20:00:00 00:10:00  
2013-02-05 20:05:00 00:00:00  
2013-02-05 20:10:00 00:00:00  
2013-02-05 20:15:00 00:05:00  
2013-02-05 20:20:00 00:00:00  
2013-02-05 20:25:00 00:05:00

diff列现在是timedelta64 [ns]，所以你需要几分钟的整数（仅供参考，因为大熊猫没有标量类型，所以现在有点笨拙 Timedelta类似于日期的时间戳）

（另外，你可能不得不在这个rdate系列之前做一个shift（），然后再填充，我想我已经在某个地方离开了......）但这就是想法

In [175]: df['diff'].map(lambda x: x.item().seconds/60)
Out[175]: 
2013-02-05 19:45:00     0
2013-02-05 19:50:00     0
2013-02-05 19:55:00     5
2013-02-05 20:00:00    10
2013-02-05 20:05:00     0
2013-02-05 20:10:00     0
2013-02-05 20:15:00     5
2013-02-05 20:20:00     0
2013-02-05 20:25:00     5

迭代一个pandas数据帧

2 个答案: