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pandas - Pandas：时间序列中的事件标记

问题描述

嗨，我正在尝试在时间序列数据上生成一个标志，以识别属于事件 +-3 时间段内的观察结果。每个地方的活动日期可能会有所不同。不知道如何在熊猫中接近。任何建议都将受到欢迎。

在此处输入图像描述

标签： pandastime-series

解决方案

我们试试看：

import pandas as pd
import numpy as np

d = pd.date_range('2019-01-01', '2019-01-10', freq='D')

df = pd.DataFrame({'ID':np.arange(1,21)
                  ,'Place':['A']*10+['B']*10
                  ,'Date':d.to_list() * 2
                  ,'event':[0]*5+[1]+[0]*7+[1]+[0]*6
                  ,'Flag':[0,0,-3,-2,-1,1,2,3,4,0,-3,-2,-1,
                          1,2,3,4,0,0,0]},
                 index = np.arange(1,21))

n=3
s = df['event'].rolling(n*2+1, center=True, min_periods=1).max()
s = s.cumsum()

l = ((s - s.where(s.duplicated()).ffill())).fillna(0) 
l.update(l[l>n]+1)

df['Flag'] = (l - n-1).where(l.gt(0), 0)
print(df)

输出：

    ID Place       Date  event  Flag
1    1     A 2019-01-01      0   0.0
2    2     A 2019-01-02      0   0.0
3    3     A 2019-01-03      0  -3.0
4    4     A 2019-01-04      0  -2.0
5    5     A 2019-01-05      0  -1.0
6    6     A 2019-01-06      1   1.0
7    7     A 2019-01-07      0   2.0
8    8     A 2019-01-08      0   3.0
9    9     A 2019-01-09      0   4.0
10  10     A 2019-01-10      0   0.0
11  11     B 2019-01-01      0  -3.0
12  12     B 2019-01-02      0  -2.0
13  13     B 2019-01-03      0  -1.0
14  14     B 2019-01-04      1   1.0
15  15     B 2019-01-05      0   2.0
16  16     B 2019-01-06      0   3.0
17  17     B 2019-01-07      0   4.0
18  18     B 2019-01-08      0   0.0
19  19     B 2019-01-09      0   0.0
20  20     B 2019-01-10      0   0.0

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