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python - 如何每隔 15 分钟标记一个 Pandas 日期时间行（在新列中）？

问题描述

我有一个看起来像这样的熊猫数据框：

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，如果每一行属于 15 分钟的日期时间类别，则对其进行标记。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 区间内的所有日期时间。如果该期间没有相应的行条目，则应该出现期间间隔。这就是为什么“第 4 期”不是“第 3 期”的原因

我尝试了以下方法：

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，如果日期时间行在前一个日期时间行的 15 分钟内，则这会在“间隔”列中返回“期间 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，我想用“期间”标记每一行，而不管前几行的日期时间如何，并且基于一个小时内的四个 15 分钟间隔，以便根据以下顺序依次标记期间

先感谢您。

标签： pythonpandasdataframedatetimeintervals

解决方案

使用DataFrame.groupbyonGrouper频率为15min，然后使用groupby.ngroup可选参数ascending=False为每组编号：

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

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