有没有办法将基于时间的事件划分为python pandas中的小时模板？

debugcn 发表于 Dev

苏哈斯·穆切拉（Suhas Mucherla）

我有一个数据帧，其中包含各种事件，包括开始时间和结束时间。例如，

我想要一个输出数据框，它是小时模板（列中的小时数），并且具有相同事件的不同行中的日期。并且在该对应的小时和日期中要填充的值为“ 1”。

任何帮助，将不胜感激。

耶斯列尔

您可以使用：

df = pd.DataFrame({
        'Event':list('abc'),
        'StartTime':['24-12-19 1:14','22-12-19 0:32','23-12-19 6:00'],
        'EndTime':['24-12-19 6:00','24-12-19 4:32','24-12-19 16:00']
})

df[['StartTime','EndTime']] = df[['StartTime','EndTime']].apply(pd.to_datetime, dayfirst=True)

df1 = (df.melt('Event')
         .set_index('value')
         .groupby('Event')['Event']
         .resample('H')
         .count()
         .reset_index(name='val')
         .assign(val=1, 
                 date=lambda x: x['value'].dt.date, 
                 hour=lambda x: x['value'].dt.hour)
         .set_index(['Event','date','hour'])['val']
         .unstack(fill_value=0)
         .reset_index()
         .rename_axis(None, axis=1)
        )

print (df1)

  Event       date  0  1  2  3  4  5  6  7  ...  14  15  16  17  18  19  20  \
0     a 2019-12-24  0  1  1  1  1  1  1  0  ...   0   0   0   0   0   0   0   
1     b 2019-12-22  1  1  1  1  1  1  1  1  ...   1   1   1   1   1   1   1   
2     b 2019-12-23  1  1  1  1  1  1  1  1  ...   1   1   1   1   1   1   1   
3     b 2019-12-24  1  1  1  1  1  0  0  0  ...   0   0   0   0   0   0   0   
4     c 2019-12-23  0  0  0  0  0  0  1  1  ...   1   1   1   1   1   1   1   
5     c 2019-12-24  1  1  1  1  1  1  1  1  ...   1   1   1   0   0   0   0   

   21  22  23  
0   0   0   0  
1   1   1   1  
2   1   1   1  
3   0   0   0  
4   1   1   1  
5   0   0   0  

[6 rows x 26 columns]

说明：

首先通过DataFrame.apply和将两列转换为日期时间to_datetime
重塑DataFrame.melt-DataFrameGroupBy.resample每组尽可能
创建新列，DataFrame.assign将的所有值设置val为1，日期设置为Series.dt.date和Series.dt.hour
最后重塑由DataFrame.set_index和Series.unstack
最后通过DataFrame.reset_index和清理了一些数据DataFrame.rename_axis

编辑：

对于小时的开始和结束，请使用类似的解决方案-对于小时，请减去下限小时Series.dt.floor，如果还减去开始日期1，则可以first使用resample：

#changed times
df = pd.DataFrame({
        'Event':list('abc'),
        'StartTime':['24-12-19 1:20','22-12-19 0:30','23-12-19 6:00'],
        'EndTime':['24-12-19 6:20','24-12-19 4:40','24-12-19 16:00']
})

df[['StartTime','EndTime']] = df[['StartTime','EndTime']].apply(pd.to_datetime, dayfirst=True)

f = lambda x: x['value'].sub(x['value'].dt.floor('H')).dt.total_seconds().div(3600)
df1 = (df.melt('Event')
         .assign(h = f)
         .assign(h = lambda x: x.h.mask(x.variable == 'StartTime', 1 - x.h))
         .set_index('value')
         .groupby('Event')['h']
         .resample('H')
         .first()
         .fillna(1)
         .reset_index(name='h')
         .assign(date=lambda x: x['value'].dt.date, 
                 hour=lambda x: x['value'].dt.hour)
         .set_index(['Event','date','hour'])['h']
         .unstack(fill_value=0)
         .reset_index()
         .rename_axis(None, axis=1)
        )

print (df1)
  Event       date    0         1    2    3         4    5         6    7  \
0     a 2019-12-24  0.0  0.666667  1.0  1.0  1.000000  1.0  0.333333  0.0   
1     b 2019-12-22  0.5  1.000000  1.0  1.0  1.000000  1.0  1.000000  1.0   
2     b 2019-12-23  1.0  1.000000  1.0  1.0  1.000000  1.0  1.000000  1.0   
3     b 2019-12-24  1.0  1.000000  1.0  1.0  0.666667  0.0  0.000000  0.0   
4     c 2019-12-23  0.0  0.000000  0.0  0.0  0.000000  0.0  1.000000  1.0   
5     c 2019-12-24  1.0  1.000000  1.0  1.0  1.000000  1.0  1.000000  1.0   

  14   15   16   17   18   19   20   21   22   23  
0  ...  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  
1  ...  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  
2  ...  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  
3  ...  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  
4  ...  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  
5  ...  1.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  

[6 rows x 26 columns]

编辑1：想法是按分钟重新采样，然后合计小时：

df = pd.DataFrame({
        'Event':list('abc'),
        'StartTime':['20-12-19 18:06','22-12-19 0:32','23-12-19 6:00'],
        'EndTime':['20-12-19 18:07','24-12-19 4:32','24-12-19 16:00']
})

df[['StartTime','EndTime']] = df[['StartTime','EndTime']].apply(pd.to_datetime, dayfirst=True)

f = lambda x: x['value'].sub(x['value'].dt.floor('Min')).dt.total_seconds().div(60)
df1 = (df.melt('Event')
         .assign(h = f)
         .assign(h = lambda x: x.h.mask(x.variable == 'StartTime', 1 - x.h))
         .set_index('value')
         .groupby('Event')['h']
         .resample('Min')
         .first()
         .fillna(1)
         .reset_index(name='h')
         .assign(date=lambda x: x['value'].dt.date, 
                 hour=lambda x: x['value'].dt.hour)
         .groupby(['Event','date','hour'])['h']
         .sum()
         .unstack(fill_value=0)
         .div(60)
          .reset_index()
          .rename_axis(None, axis=1)
        )

print (df1)
  Event        date         0    1    2    3         4    5    6    7    8  \
0     a  2019-12-20  0.000000  0.0  0.0  0.0  0.000000  0.0  0.0  0.0  0.0   
1     b  2019-12-22  0.466667  1.0  1.0  1.0  1.000000  1.0  1.0  1.0  1.0   
2     b  2019-12-23  1.000000  1.0  1.0  1.0  1.000000  1.0  1.0  1.0  1.0   
3     b  2019-12-24  1.000000  1.0  1.0  1.0  0.533333  0.0  0.0  0.0  0.0   
4     c  2019-12-23  0.000000  0.0  0.0  0.0  0.000000  0.0  1.0  1.0  1.0   
5     c  2019-12-24  1.000000  1.0  1.0  1.0  1.000000  1.0  1.0  1.0  1.0   

     9   10   11   12   13   14   15   16   17        18   19   20   21   22  \
0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.016667  0.0  0.0  0.0  0.0   
1  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.000000  1.0  1.0  1.0  1.0   
2  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.000000  1.0  1.0  1.0  1.0   
3  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.000000  0.0  0.0  0.0  0.0   
4  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.000000  1.0  1.0  1.0  1.0   
5  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  0.0  0.0  0.000000  0.0  0.0  0.0  0.0   

    23  
0  0.0  
1  1.0  
2  1.0  
3  0.0  
4  1.0  
5  0.0

本文收集自互联网，转载请注明来源。

如有侵权，请联系[email protected] 删除。