python - 从 Pandas Dataframe 中的滚动时间窗口中识别重复项

Question

我有一个数据框，我想在其中识别（并最终删除）滑动时间窗口内的重复行。

dict={
    'type': ['apple','apple','apple','berry','grape','apple'],
    'attr': ['red','green','red','blue','green','red'],
    'timestamp': [ '2021-03-01 12:00:00',
                  '2021-03-01 12:00:30',
                  '2021-03-01 12:01:13',
                  '2021-03-01 12:01:30',
                  '2021-03-01 12:10:00',
                  '2021-03-01 12:11:00',
                 ]
}
df = pd.DataFrame(dict)
df['is_dup'] = False
print(df)

    type   attr            timestamp  is_dup
0  apple    red  2021-03-01 12:00:00   False
1  apple  green  2021-03-01 12:00:30   False
2  apple    red  2021-03-01 12:01:13   False
3  berry   blue  2021-03-01 12:01:30   False
4  grape  green  2021-03-01 12:10:00   False
5  apple    red  2021-03-01 12:11:00   False

在示例中，我的目标是在“type”和“attr”等于 2 分钟内发生的另一行时将一行标记为重复。所以我想标记索引 2 is_dup=True 因为它匹配索引 0 并且在 2 分钟的时间范围内，但不是第 5 行，因为它的时间戳不在窗口内。

所以生成的数据框看起来像：

    type   attr            timestamp  is_dup
0  apple    red  2021-03-01 12:00:00   False
1  apple  green  2021-03-01 12:00:30   False
2  apple    red  2021-03-01 12:01:13   True
3  berry   blue  2021-03-01 12:01:30   False
4  grape  green  2021-03-01 12:10:00   False
5  apple    red  2021-03-01 12:11:00   False

提前致谢。

标签： pythonpandas

Answer 1

我正在创建一个临时列diff，用于分组和存储时差。然后我单独检查时差是否小于2分钟，然后修改is_dup为True.

df['diff'] = df.groupby(['type', 'attr'])['timestamp'].diff().fillna(pd.Timedelta(seconds=0))
df.loc[(df['diff']>pd.Timedelta(0,'m')) & (df['diff']<=pd.Timedelta(2,'m')), 'is_dup'] = True
df=df.drop(['diff'], axis=1)
print(df)

结果输出是

    type   attr           timestamp  is_dup
0  apple    red 2021-03-01 12:00:00   False
1  apple  green 2021-03-01 12:00:30   False
2  apple    red 2021-03-01 12:01:13    True
3  berry   blue 2021-03-01 12:01:30   False
4  grape  green 2021-03-01 12:10:00   False
5  apple    red 2021-03-01 12:11:00   False