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python - 如何在python时间序列数据框中找到连续事件的发生？

问题描述

我有一个带有日期和值列的气象观测时间序列：

df = pd.DataFrame({'date':['11/10/2017 0:00','11/10/2017 03:00','11/10/2017 06:00','11/10/2017 09:00','11/10/2017 12:00',
                           '11/11/2017 0:00','11/11/2017 03:00','11/11/2017 06:00','11/11/2017 09:00','11/11/2017 12:00',
                          '11/12/2017 00:00','11/12/2017 03:00','11/12/2017 06:00','11/12/2017 09:00','11/12/2017 12:00'],
                  'value':[850,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,500,650,780,np.nan,800,350,690,780,np.nan,np.nan],                   
                   'consecutive_hour': [ 3,0,0,0,0,3,6,9,0,3,3,6,9,0,0]})

使用这个 DataFrame，我想要第三列连续时间，这样如果特定时间戳中的值小于 1000，我们在“3:00”小时的“连续时间”中给出相应的值，并找到像 6 这样的连续出现： 00 9:00 同上。

最后，我想总结计算连续小时数和天数的表格，以便汇总表如下所示：

df_summary = pd.DataFrame({'consecutive_hours':[3,6,9,12],
                      'number_of_day':[2,0,2,0]})

我尝试了几种在线解决方案和方法，如 shift()、diff() 等，如：如何在 pandas DataFrame 中对连续值进行分组

还有更多，花了几天但还没有运气。

我非常感谢在这个问题上的帮助。谢谢！

标签： pythonpandas

解决方案

输入数据：

>>> df
                  date  value
0  2017-11-10 00:00:00  850.0
1  2017-11-10 03:00:00    NaN
2  2017-11-10 06:00:00    NaN
3  2017-11-10 09:00:00    NaN
4  2017-11-10 12:00:00    NaN
5  2017-11-11 00:00:00  500.0
6  2017-11-11 03:00:00  650.0
7  2017-11-11 06:00:00  780.0
8  2017-11-11 09:00:00    NaN
9  2017-11-11 12:00:00  800.0
10 2017-11-12 00:00:00  350.0
11 2017-11-12 03:00:00  690.0
12 2017-11-12 06:00:00  780.0
13 2017-11-12 09:00:00    NaN
14 2017-11-12 12:00:00    NaN

该cumcount_reset函数改编自@jezrael的这个答案：Python pandas cumsum with reset everytime there is a 0

cumcount_reset = \
    lambda b: b.cumsum().sub(b.cumsum().where(~b).ffill().fillna(0)).astype(int)

df["consecutive_hour"] = (df.set_index("date")["value"] < 1000) \
       .groupby(pd.Grouper(freq="D")) \
       .apply(lambda b: cumcount_reset(b)).mul(3) \
       .reset_index(drop=True)

输出结果：

>>> df
                  date  value  consecutive_hour
0  2017-11-10 00:00:00  850.0                 3
1  2017-11-10 03:00:00    NaN                 0
2  2017-11-10 06:00:00    NaN                 0
3  2017-11-10 09:00:00    NaN                 0
4  2017-11-10 12:00:00    NaN                 0
5  2017-11-11 00:00:00  500.0                 3
6  2017-11-11 03:00:00  650.0                 6
7  2017-11-11 06:00:00  780.0                 9
8  2017-11-11 09:00:00    NaN                 0
9  2017-11-11 12:00:00  800.0                 3
10 2017-11-12 00:00:00  350.0                 3
11 2017-11-12 03:00:00  690.0                 6
12 2017-11-12 06:00:00  780.0                 9
13 2017-11-12 09:00:00    NaN                 0
14 2017-11-12 12:00:00    NaN                 0

汇总表

df_summary = df.loc[df.groupby(pd.Grouper(key="date", freq="D"))["consecutive_hour"] \
                      .apply(lambda h: (h - h.shift(-1).fillna(0)) > 0), 
                    "consecutive_hour"] \
               .value_counts().reindex([3, 6, 9, 12], fill_value=0) \
               .rename("number_of_day") \
               .rename_axis("consecutive_hour") \
               .reset_index()

>>> df_summary
   consecutive_hour  number_of_day
0                 3              2
1                 6              0
2                 9              2
3                12              0

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