Question

给定一个基于Time索引的时间和值的输入列表，如Dataframe中所示，df：

>>> df
                       Value
Times
2017-05-10 01:05:03        1
2017-05-10 01:05:00        2
2017-05-10 01:05:10        3
2017-05-10 01:08:12        8
2017-05-11 08:30:20        4
2017-05-11 08:30:14        5
2017-05-11 08:30:35        6

然后我使用以下命令按分钟对时间进行分组：

>>> g = df.groupby(pd.TimeGrouper('min'))

然后我使用以下命令压缩这个新数据帧：

>>> (zip(*g)[1])

但是现在，由于我按分钟分组，我有多个空数据帧。我希望按分钟分组，以便我可以遍历每一分钟，但这是我的问题：如何删除创建的空数据框，当没有分组时？示例输出如下所示：

Index: [], Empty DataFrame
Columns: [  Value]
Index: [], Empty DataFrame
Columns: [  Value]
Index: [], Empty DataFrame
Columns: [  Value]
Index: [],                        Value
Times
2017-05-11 08:30:14        5
2017-05-11 08:30:20        4
2017-05-11 08:30:35        6

理想情况下，我希望拥有一个包含子数据帧的数据帧，这些子帧只包含非空的条目。谢谢你的帮助。

Answer 1

这会为你做吗？

<强>设定：

import pandas as pd
import io

c = io.StringIO(u'''
Times,Value
2017-05-10 01:05:03,1
2017-05-10 01:05:00,2
2017-05-10 01:05:10,3
2017-05-10 01:08:12,8
2017-05-11 08:30:20,4
2017-05-11 08:30:14,5
2017-05-11 08:30:35,6
''')

df = pd.read_csv(c, parse_dates = ['Times']).set_index('Times')

<强>解决方案：

g = df.groupby(pd.TimeGrouper('min')).max().dropna()

x = (zip(*g)[1])

删除Zipped DataFrame元组中的空DataFrame对象

1 个答案: