Question

所以我需要根据面积计算平均时间：

      id  direction     area    when
 2   220      in         K1    2014-09-01 02:00
 3   220     out         -     2014-09-03 12:20
 6   826      in         K3     2014-11-11 10:00
 7   826     out         -     2014-12-09 10:15
 9   901      in         K1     2014-09-01 10:05
 10  901     out         -     2014-10-05 13:20
 11  901      in         K5     2014-09-01 15:00
 12  901     out         -     2014-11-01 23:00

我要按区域对df进行分组，然后检查每个区域的平均时间。

我试图简单地创建一个新列，并获得差异。没事...

df['When']=pd.to_datetime(df['When'], format='%Y/%m/%d %H:%M')

for a in range(df.shape[0],-1,1): 
   df['Time_diff'][i+1] = datetime.datetime.min+ ( df['when][i+1]-df['when'][i])).time()

Answer 1

定义一个函数，计算“入”和“出”之间的秒数，从2行的组中，还返回 area 代码：

def fn(grp):
    return pd.Series([grp.iloc[0, 2], int((grp.iloc[1, 3]
        - grp.iloc[0, 3]).total_seconds())], index=['area', 'secs'])

然后这个想法是：

将源行成对分组（“ in”和“ out”连续2行），
应用上述功能，计算该“期间”的总秒数，
按 area 将上述结果分组并计算 mean 。

执行此操作的代码是：

df.groupby(np.arange(len(df.index)) // 2).apply(fn).groupby('area').mean()

对于您的数据，结果是：

         secs
area         
K1    1579650
K3    2420100
K5    5299200

如果您愿意，可以将其转换为例如 Timedelta 。

计算分组数据框熊猫中的平均时间

1 个答案: