Question

我是python的新手。我有很多数据。我需要按时消除其中的一些。我有“第一个”和“最后一个”出现ID。示例ID_A首次出现在17:31:14，最后一次出现在17:31:25。

我的数据如下：

 df
 ID         Time
 ID_A   17:31:14
 ID_A   17:31:25
 ID_B   10:16:55
 ID_B   15:50:15
 ID_C   12:34:57
 ID_C   12:41:07
 ID_D   15:37:47
 ID_D   15:37:56
 ID_E   16:25:00
 ID_E   18:37:13
 ID_F   11:35:05
 ID_F   11:40:15

我想根据时间消除ID。我认为删除ID的行数据的开始和结束时间少于2分钟且超过60分钟。消除之后，我想按时间值对ID进行排序。

我的预期结果如下：

ID          Time
ID_F    11:35:05
ID_F    11:40:15
ID_C    12:34:57
ID_C    12:41:07

请帮助我。谢谢

Answer 1

IIUC使用ptp中的numpy，然后在isin之后使用between

import numpy as np

df.Time=pd.to_timedelta(df.Time)
s=df.groupby('ID')['Time'].apply(np.ptp).dt.total_seconds().between(2*60,90*60)
df_sub=df.loc[df.ID.isin(s[s].index)]
df_sub
Out[35]: 
      ID     Time
4   ID_C 12:34:57
5   ID_C 12:41:07
10  ID_F 11:35:05
11  ID_F 11:40:15

现在让我们看一下排序部分，我正在使用transform获取每个组ID的最小值，使用argsort获取位置

df_sub=df_sub.iloc[df_sub.groupby('ID')['Time'].transform('min').argsort()]
Out[38]: 
      ID     Time
10  ID_F 11:35:05
11  ID_F 11:40:15
4   ID_C 12:34:57
5   ID_C 12:41:07

按关键时间列消除行并进行排序

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