熊猫时间序列中的经过时间

时间:2019-03-19 14:28:05

标签: python-3.x pandas time-series

我有一个熊猫时间序列数据框,我想知道该数据框或该数据框中的点的总经过时间。我该怎么做呢?

以下是我的数据框中的一些示例数据:

elapsed_time           Layer
1970-01-01 00:20:30    20.0
1970-01-01 00:20:31    20.0
1970-01-01 00:20:32    20.0
1970-01-01 00:20:33    20.0
1970-01-01 00:20:34    20.0
1970-01-01 00:20:35    20.0
1970-01-01 00:20:36    20.0
1970-01-01 00:20:37    20.0
1970-01-01 00:20:38    20.0
1970-01-01 00:20:39    20.0
1970-01-01 00:20:40    20.0
1970-01-01 00:20:41    20.0
1970-01-01 00:20:42    20.0
1970-01-01 00:20:43    20.0
1970-01-01 00:20:44    21.0
1970-01-01 00:20:45    21.0
1970-01-01 00:20:46    21.0
1970-01-01 00:20:47    21.0
1970-01-01 00:20:48    21.0
1970-01-01 00:20:49    21.0
1970-01-01 00:20:50    21.0
1970-01-01 00:20:51    21.0
1970-01-01 00:20:52    21.0
1970-01-01 00:20:53    21.0
1970-01-01 00:20:54    21.0
1970-01-01 00:20:55    22.0
1970-01-01 00:20:56    22.0
1970-01-01 00:20:57    22.0
1970-01-01 00:20:58    22.0
1970-01-01 00:20:59    22.0
1970-01-01 00:21:00    22.0
1970-01-01 00:21:01    22.0
1970-01-01 00:21:02    22.0
1970-01-01 00:21:03    22.0
1970-01-01 00:21:04    22.0

例如,我想知道第21层花费了多长时间。是否有任何简单的方法或函数来获取索引的经过时间?当elapsed_time是数据框的一部分时,我这样做没有问题,但是当它是索引时,我无法使其正常工作。

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

最简单的方法是重置索引,以便可以通过以下方式将时间戳记作为组的列:

public class C : Entity
{
    [Required]
    public B C1B { get; set; }
    [Required]
    public B C2B { get; set; }
}

如果您知道数据已排序,则也可以使用res = df.reset_index().groupby('Layer')['elapsed_time'].agg(['min', 'max']) res['max'] - res['min'] first