Question

我有一个熊猫系列，其中时间戳作为索引，而浮点数作为值

pd.Series(
    data=[150.0, 151.0, ...],
    index=[
        datetime.datetime(2020, 1, 24, 15, 53, 54, 532325, tzinfo=None, fold=0),
        datetime.datetime(2020, 1, 24, 16, 1, 7, 896288, tzinfo=None, fold=0),
        ...]
)

导致：

2020-01-24T15:53:54.532325    150.0
2020-01-24T16:01:07.896288    151.0
2020-01-24T16:01:10.862610    152.0
2020-01-24T16:01:13.407573    149.0
2020-01-24T16:33:59.985246    148.0
2020-01-24T16:34:06.411970    150.0

如何通过timedelta w.r.t选择最后一个值及其相应的索引。以秒为单位的最新timedelta值？例如给定的系列和2秒的时间差，我希望该系列的子集

2020-01-24T16:33:59.985246    148.0
2020-01-24T16:34:06.411970    150.0

这应该等同于我应该通过indexing by time使用timestamped_intensity['2020-01-24T16:33:59.9852462':'2020-01-24T16:34:06.411970']所得到的。

Answer 1

更新

按元素 Series.sort_index

s.sort_index().tail(2)

#date
#2020-01-24 16:33:59.985246    148.0
#2020-01-24 16:34:06.411970    150.0
#Name: value, dtype: float64

按秒

我们计算索引和索引的时间差，即总和与semnor等于2

n = 2
s[s.sort_index(ascending = False)
   .index
   .to_series()
   .diff().abs()
   .dt.total_seconds()
   .cumsum()
   .fillna(0)
   .lt(n)]

Answer 2

不好，但对我有用：

timedelta_in_seconds = 2
most_recent_timestamp = timestamped_intensity.sort_index().index[-1]
timestamped_intensity[most_recent_timestamp - datetime.timedelta(seconds=timedelta_in_seconds):most_recent_timestamp]

如何使用timedelta从熊猫系列中选择最后一个值？

2 个答案:

更新