如何每隔15分钟为Pandas日期时间行添加一个标签在新列中？

编程问答 2022-08-13

问题描述

我有一个熊猫数据框，看起来像这样：

Date
31/8/20 4:56:00
31/8/20 4:45:00
31/8/20 4:39:00
31/8/20 4:36:00
31/8/20 4:34:00
31/8/20 4:05:00
31/8/20 4:04:00
31/8/20 3:19:00
31/8/20 2:54:00

我希望它以15分钟为单位对行进行分组，并在每行都属于15分钟日期时间类别时对其进行标记。所以我希望我的输出看起来像这样：

Date              Interval
31/8/20 4:56:00   Period 1
31/8/20 4:45:00   Period 1
31/8/20 4:39:00   Period 2
31/8/20 4:36:00   Period 2
31/8/20 4:34:00   Period 2
31/8/20 4:05:00   Period 4
31/8/20 4:04:00   Period 4
31/8/20 3:19:00   Period 7
31/8/20 2:54:00   Period 9

如您所见，“期间1”包含31/8/20 4:45-31/8/20 4:59:00之间的所有日期时间。如果该期间没有相应的行条目，则应出现期间间隔。这就是为什么“时段4”不是“时段3”

我尝试了以下操作：

df = pd.DataFrame()
df = df.sort_values(by=['Date'],ascending=False)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['Interval'] = 'Period ' + (((df.shift()['Date'] - df['Date']).dt.seconds > 900).cumsum() + 1).astype(str)

但是，如果日期时间行在上一个日期时间行的15分钟之内，则会在“时间间隔”列中返回“时段n”。

Date              Interval
31/8/20 4:56:00   Period 1
31/8/20 4:45:00   Period 2
31/8/20 4:39:00   Period 3
31/8/20 4:36:00   Period 4
31/8/20 4:34:00   Period 5
31/8/20 4:05:00   Period 6
31/8/20 4:04:00   Period 7
31/8/20 3:19:00   Period 8
31/8/20 2:54:00   Period 9

相反，我想给每行加上一个“句点”，而不用考虑前几行的日期时间，并基于一小时内的四个15分钟间隔，从而根据

  • dd / mm / yy h：45：00-h：59：59，
  • dd / mm / yy h：30：00-h：44：59，
  • dd / mm / yy h：15：00-h：29：59，
  • dd / mm / yy h：00：00-h：14：59

谢谢。

解决方法

在Grouper上以15min的频率使用DataFrame.groupby，然后将groupby.ngroup与可选参数ascending=False一起使用以对每个组进行编号：

s = df.groupby(pd.Grouper(freq='15min',key='Date')).ngroup(ascending=False).add(1)
df['Interval'] = 'Period ' + s.astype(str)

结果：

                 Date  Interval
0 2020-08-31 04:56:00  Period 1
1 2020-08-31 04:45:00  Period 1
2 2020-08-31 04:39:00  Period 2
3 2020-08-31 04:36:00  Period 2
4 2020-08-31 04:34:00  Period 2
5 2020-08-31 04:05:00  Period 4
6 2020-08-31 04:04:00  Period 4
7 2020-08-31 03:19:00  Period 7
8 2020-08-31 02:54:00  Period 9
dataframedatetimedatetimedatetimeintervalspandaspandaspython