大熊猫发现缺少15分钟间隔

Question

我有一个数据框：

df = pd.DataFrame({
    'customerId' : ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B','B', 'B', 'B'],
    'startOf15Min' : ['2019-07-30T00:00:00', '2019-07-30T00:15:00',
       '2019-07-30T07:00:00', '2019-07-30T07:15:00',
       '2019-07-30T07:30:00', '2019-07-30T07:45:00',
       '2019-07-30T08:00:00', '2019-07-30T00:00:00',
       '2019-07-30T00:15:00', '2019-07-30T06:30:00',
       '2019-07-30T06:45:00', '2019-07-30T07:00:00',
       '2019-07-30T07:15:00', '2019-07-30T07:30:00',
       '2019-07-30T07:45:00', '2019-07-30T08:00:00']
}, columns=['customerId', 'startOf15Min'])
df.startOf15Min = pd.to_datetime(df.startOf15Min)

df

我需要找出两个日期时间之间缺少15分钟的间隔。 例如：

fr_timestamp = 2019-07-30 06:00:00
to_timestamp = 2019-07-30 09:00:00

对于客户A，缺少15分钟的时间间隔是： 06：00、06：15、06：30、06：45和08：15、08：30、08：45 。。 >

对于客户B，缺少15分钟的时间间隔是： 06：00、06：15和08：15、08：30、08：45 。

如何找到这些间隔？

致谢。

Answer 1

使用pandas.date_range：

intv = pd.date_range('2019-07-30 06:00:00','2019-07-30 09:00:00', freq='15Min', closed='left')
missing = df.groupby('customerId')['startOf15Min'].apply(lambda x: [i for i in intv if i not in x])

print(missing[0])
print(missing[1])

输出：

[Timestamp('2019-07-30 06:00:00', freq='15T'),
 Timestamp('2019-07-30 06:15:00', freq='15T'),
 Timestamp('2019-07-30 06:30:00', freq='15T'),
 Timestamp('2019-07-30 06:45:00', freq='15T'),
 Timestamp('2019-07-30 08:15:00', freq='15T'),
 Timestamp('2019-07-30 08:30:00', freq='15T'),
 Timestamp('2019-07-30 08:45:00', freq='15T')]

[Timestamp('2019-07-30 06:00:00', freq='15T'),
 Timestamp('2019-07-30 06:15:00', freq='15T'),
 Timestamp('2019-07-30 08:15:00', freq='15T'),
 Timestamp('2019-07-30 08:30:00', freq='15T'),
 Timestamp('2019-07-30 08:45:00', freq='15T')]