Question

我的数据框如下：

1      2019-04-22 00:01:00
2      2019-04-22 00:01:00
3      2019-04-22 00:01:00
4      2019-04-22 00:01:00
5      2019-04-22 00:02:00
6      2019-04-22 00:02:00
7      2019-04-22 00:02:00
8      2019-04-22 00:02:00
9      2019-04-22 00:03:00
10     2019-04-22 00:03:00
11     2019-04-22 00:03:00
12     2019-04-22 00:03:00

正如您所看到的，每分钟有四行，我需要在每行中添加15秒，以使它看起来像这样：

1      2019-04-22 00:01:00
2      2019-04-22 00:01:15
3      2019-04-22 00:01:30
4      2019-04-22 00:01:45
5      2019-04-22 00:02:00
6      2019-04-22 00:02:15
7      2019-04-22 00:02:30
8      2019-04-22 00:02:45
9      2019-04-22 00:03:00
10     2019-04-22 00:03:15
11     2019-04-22 00:03:30
12     2019-04-22 00:03:45

关于如何进行的任何想法？我不是很擅长日期时间对象，所以我对那个对象有点卡住了……谢谢你！

Answer 1

您可以将timedeltas添加到datetimes列：

df['date'] += pd.to_timedelta(df.groupby('date').cumcount() * 15, unit='s')

print (df)
                  date
1  2019-04-22 00:01:00
2  2019-04-22 00:01:15
3  2019-04-22 00:01:30
4  2019-04-22 00:01:45
5  2019-04-22 00:02:00
6  2019-04-22 00:02:15
7  2019-04-22 00:02:30
8  2019-04-22 00:02:45
9  2019-04-22 00:03:00
10 2019-04-22 00:03:15
11 2019-04-22 00:03:30
12 2019-04-22 00:03:45

详细信息：

首先由GroupBy.cumcount创建计数器Series：

print (df.groupby('date').cumcount())
1     0
2     1
3     2
4     3
5     0
6     1
7     2
8     3
9     0
10    1
11    2
12    3
dtype: int64

乘以15，然后乘以to_timedelta转换为秒时间增量：

print (pd.to_timedelta(df.groupby('date').cumcount() * 15, unit='s'))
1    00:00:00
2    00:00:15
3    00:00:30
4    00:00:45
5    00:00:00
6    00:00:15
7    00:00:30
8    00:00:45
9    00:00:00
10   00:00:15
11   00:00:30
12   00:00:45
dtype: timedelta64[ns]

熊猫：基于分钟的列，每行需要增加15秒

1 个答案: