Question

我有这个事件数据集，在检索它时只记录了更改，我希望将这些更改转换为统一的时间序列。每隔12小时记录一次数据。 capture_time是一个对象，start_time是datetime64。

   ID        Count  retrieval_time                start_time
   100231380 70     2017-10-11T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 70     2017-10-12T11:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 72     2017-10-12T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 72     2017-10-13T11:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 73     2017-10-13T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 74     2017-10-14T11:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 74     2017-10-14T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 74     2017-10-15T11:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 77     2017-10-15T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 83     2017-10-16T11:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 85     2017-10-16T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 85     2017-10-17T11:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 90     2017-10-17T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 90     2017-10-18T11:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 93     2017-10-18T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 99     2017-10-19T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 104    2017-10-20T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 117    2017-10-21T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30

我希望能够使它保持一致，例如从检索时间2017年10月19日起的最后3行中，没有11:30 am的记录数据。我希望能够添加一行并将其替换为整个行的最后观察。

我想输出的是这样的东西。

   ID        Count  retrieval_time                start_time
   100231380 70     2017-10-11T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 70     2017-10-12T11:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 72     2017-10-12T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 72     2017-10-13T11:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 73     2017-10-13T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 74     2017-10-14T11:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 74     2017-10-14T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 74     2017-10-15T11:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 77     2017-10-15T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 83     2017-10-16T11:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 85     2017-10-16T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 85     2017-10-17T11:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 90     2017-10-17T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 90     2017-10-18T11:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 93     2017-10-18T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 93     2017-10-19T11:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 99     2017-10-19T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 99     2017-10-20T11:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 104    2017-10-20T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 104    2017-10-21T11:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30
   100231380 117    2017-10-21T23:30:00.000+10:30 21/10/17 23:30

我还想知道如何格式化retrieve_time和start_time，使其与可以比较的相似。

而且，我想要一些通用的解决方案，因为我已经汇总了多个事件的分组数据，并且时间间隔是相同的12小时，但是，对于所有事件，retrieve_time和start_time是不同的。

谢谢。

Answer 1

根据我的理解，这就是我实施上述操作的方式。我的csv数据是：

以下脚本：

您可以按照与以下相同的逻辑来转换start_time：

np.random.randint(128, size=(100000,4))

然后比较ret_time和start_time。

希望这会有所帮助。

最近的观察与日期时间在python中进行

1 个答案: