Pythonパンダで時間ベースのイベントを時間テンプレートに分割する方法はありますか？

debugcn 投稿 Dev

Suhas Mucherla

開始時刻と終了時刻のさまざまなイベントを含むデータフレームがあります。例えば、

時間テンプレート（列の時間）であり、同じイベントの異なる行の日付である出力データフレームが必要です。そして、その対応する時間と日付に「1」として入力される値。

どんな助けでもいただければ幸いです。

ジェズリール

次を使用できます。

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]

説明：

まず、DataFrame.applyとによって両方の列を日時に変換しますto_datetime
形を変えるDataFrame.melt-DataFrameGroupBy.resampleグループごとに可能
で新しい列を作成してDataFrame.assignのすべての値を設定するためvalに1、によって日付Series.dt.dateとSeries.dt.hour
最終リシェイプDataFrame.set_indexとSeries.unstack
クリーニングラストはいくつかのデータDataFrame.reset_indexとDataFrame.rename_axis

編集：

時間の開始と終了については、同様のソリューションを使用します。時間については、フロア時間をSeries.dt.floor減算し1、開始日も減算する場合は、次のように使用firstしresampleます。

#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]

編集1：アイデアは分単位でリサンプリングしてから時間を集計します：

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

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