Question

我在按时间范围对熊猫df分组以及按列进行不同的计算时遇到麻烦：

让我们看一下df：

           date          identifier    value_1    value_2
0     05.07.2018 16:35       A           10          0
1     05.07.2018 16:36       B           20          1
2     05.07.2018 16:37       A           20          2
3     05.07.2018 16:39       B           30          1
4     05.07.2018 16:40       A           40          3
5     05.07.2018 16:41       B           20          2
6     05.07.2018 16:41       A           30          1
7     05.07.2018 16:42       B           50          2
8     05.07.2018 16:43       B           20          3
9     05.07.2018 16:44       A           20          1

因此，我需要一个df，该df以5分钟为间隔的时间和标识符分组，其平均值为value_1和value_2之和：

           date          identifier    value_1    value_2
0     05.07.2018 16:35       A           15          2
1     05.07.2018 16:35       B           25          2
2     05.07.2018 16:40       A           30          5
3     05.07.2018 16:40       B           30          7

如何在熊猫中以最有效的方式做到这一点？

维也纳的THX和BR

Answer 1

在使用适当的格式将date列设置为datetime后，可以使用groupby，pd.Grouper和agg

# Set date to datetime format. I'm assuming it's day.month.year in your original dataframe
df['date'] = pd.to_datetime(df.date, format = '%d.%m.%Y %H:%M')

new_df = (df.groupby(['identifier', pd.Grouper(key='date', freq='5min')])
          .agg({'value_1':'mean', 'value_2':'sum'}))

>>> new_df
                                value_1  value_2
identifier date                                 
A          2018-07-05 16:35:00       15        2
           2018-07-05 16:40:00       30        5
B          2018-07-05 16:35:00       25        2
           2018-07-05 16:40:00       30        7

如果您想要与帖子中所需输出相同的格式，则可以使用此格式进行排序：

new_df.reset_index().sort_values(['date','identifier'])

  identifier                date  value_1  value_2
0          A 2018-07-05 16:35:00       15        2
2          B 2018-07-05 16:35:00       25        2
1          A 2018-07-05 16:40:00       30        5
3          B 2018-07-05 16:40:00       30        7

熊猫分组日期范围和多列上的不同计算

1 个答案: