python - 根据另一个熊猫的开始日期和结束日期列的条件创建新的熊猫数据框

Question

我在熊猫数据框中有开始日期时间和结束日期时间列，如下所示。

如果结束日期和时间更改为另一天或另一个小时，我需要创建一个新行，其中开始时间为下一小时的开始时间，结束时间为该小时的结束时间（如果原始结束时间 > 小时）或等于原始数据中的结束时间（如果原始结束时间 < 当前时间）并且很快。生成的预期表如下所示。

熊猫可以这样做吗，因为我的数据在数据框中

标签： pythonpandasdataframedatetime

Answer 1

计算和之间的小时差Start_Time（End_Time调用它），然后使用length重复每一行。然后在开始日期创建的每个组中分别为行分配一个计数器。lengthdf.reindex(df.reindex.repeat(...))0length-1

然后对于Start_Time，只要计数器不为零（即这不是该日期的起始行），将时间四舍五入hh:00:00并按hour计数器递增。

对于End_Time，如果计数器不等于length-1（即这不是该日期的最后一行），则设置End_Time为Start_Time但分钟和秒重置为 59，即格式hh:59:59为：其中小时来自Start_Time。

利用：

df = (pd.DataFrame({
        'Start_Time': ['2019-08-29 17:29:29', 
              '2019-09-04 17:29:25', '2019-09-25 10:16:32'], 
        'End_Time': ['2019-08-29 17:32:18', 
              '2019-09-04 18:14:41', '2019-09-26 13:01:26']}))
df.Start_Time = pd.to_datetime(df.Start_Time)
df.End_Time = pd.to_datetime(df.End_Time)
timeDiff = df.End_Time.dt.floor(freq = 'H') - df.Start_Time.dt.floor(freq = 'H')

df['length'] = (timeDiff.dt.days * 24 + timeDiff.dt.seconds//3600 + 1)

df = df.reindex(df.index.repeat(df['length'])).reset_index(drop = True)
df['counter'] = (df.groupby(df.Start_Time.dt.date)['length']
                        .transform(lambda x: np.arange(x.iloc[0])))

mask = df.counter.eq(0)
(df.Start_Time.where(mask, df.Start_Time.dt.round('H') + 
              pd.to_timedelta(df.counter, unit = 'h'), inplace = True))


mask = df.length.eq(df.counter + 1)
masked_val = ((pd.to_timedelta(1, unit = 'h') + 
                df.Start_Time.dt.floor(freq = 'H'))
              .dt.ceil(freq = 'H') + pd.to_timedelta(-1, unit = 'S'))    

df.End_Time.where(mask, masked_val, inplace = True)
df.drop(columns = df.columns[2:], axis = 1, inplace = True)

输出：

>>> df
              Start_Time            End_Time
0  2019-08-29 17:29:29 2019-08-29 17:32:18
1  2019-09-04 17:29:25 2019-09-04 17:59:59
2  2019-09-04 18:00:00 2019-09-04 18:14:41
3  2019-09-25 10:16:32 2019-09-25 10:59:59
4  2019-09-25 11:00:00 2019-09-25 11:59:59
5  2019-09-25 12:00:00 2019-09-25 12:59:59
...
28 2019-09-26 11:00:00 2019-09-26 11:59:59
29 2019-09-26 12:00:00 2019-09-26 12:59:59
30 2019-09-26 13:00:00 2019-09-26 13:01:26