Question

我的df如下。考虑df由时间戳索引为TimeDistributed(Dense)，即dtype='datetime64[ns]'。我在这里添加虚拟时间戳。

1970-01-01 00:00:27.603046999

我有三个独特的“地址”（1,2,3）。
我有两个独特的“类型”（A，B）

现在我想以简单的方式做两件事（可能在Panda中使用Timestamp Address Type Arrival_Time Time_Delta 0.1 2 A 0.25 0.15 0.4 3 B 0.43 0.03 0.9 1 B 1.20 0.20 1.3 1 A 1.39 0.09 1.5 3 A 1.64 0.14 1.7 3 B 1.87 0.17 2.0 3 A 2.09 0.09 2.1 1 B 2.44 0.34和pd.Grouper函数。）

我想按1个持续时间的固定bin分组行（使用时间戳值）。然后在每1秒的bin中，对于每个“地址”，只有在“Type”= A时才能找到“Time_delta”的平均值和总和。
我想按1个持续时间的固定bin分组行（使用时间戳值）。然后在每个箱子中，为每个“地址”找到到达时间*的平均值和总和。

pd.Groupby

注意：如果时间戳持续时间/长度为100秒，我们在输出数据帧中应该只有100行，每个地址应该有6列，即两个（平均值，总和）。

对于问题1：

我尝试了以下代码：

IAT = Arrival Time (i) - Arrival Time (i-1)

给出了结果：

 df = pd.DataFrame({'Timestamp': Timestamp, 'Address': Address, 
                   'Type': Type, 'Arrival_Time': Arrival_time, 'Time_Delta': Time_delta})
# Set index to Datetime
index = pd.DatetimeIndex(df[df.columns[3]]*10**9) # Convert timestamp into format
df = df.set_index(index) #  Set timestamp as index

df_1 = df[df.columns[2]].groupby([pd.TimeGrouper('1S'), df['Address']]).mean().unstack(fill_value=0)

如您所见，它为1S bin中的每个地址提供了平均Time_delta，但我想添加第二个条件，即仅在Type = A时找到每个地址的均值。我希望问题1现在清楚了。

对于问题2：它有点复杂。我想以相同的格式为每个地址获取Mean IAT（见下文）：

一种可能的方法是将原始df的额外列添加为df ['IAT']，其中

Timestamp             1     2      3                          
1970-01-01 00:00:00  0.20  0.15  0.030
1970-01-01 00:00:01  0.09  0.00  0.155
1970-01-01 00:00:02  0.34  0.00  0.090

然后应用相同的上述代码，如果Type = A，则查找每个地址的IAT平均值。

实际数据

for in range (1, len(df))
    i = 0
    df['IAT'] = df['Arrival_Time'][i] - df['Arrival_Time'][i-1] i =
    i=i+1

将行满足多个条件的固定持续时间窗口中的行

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