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python - 熊猫分组时间取决于星期几

问题描述

我有一个 df，其中包含几个列，如 DateTime、“ToConsumer”和“FromGenerator”。

我想根据星期几总结某个时间范围内 FromGen > ToCons 的所有值。在周六和周日，所有值和工作日仅 17:00 和 07:00 之间的值应相加。因此，到目前为止，我已经创建了 DayOfWeek 专栏，但还没有弄清楚如何根据这些政策进行分组？

提前谢谢了！

编辑：我现在创建了“over”列，并通过以下方式删除了所有负值：

df= df[df.select_dtypes(include=[np.number]).ge(0).all(1)]

现在我的 df 看起来像：

df.dtypes
df.dtypes
DateTime          datetime64[ns, Europe/Berlin]
DevWork                                 float64
FromBatToCons                           float64
FromGenToBat                            float64
FromGenToCons                           float64
FromGenToGrid                           float64
FromGridToCons                          float64
FromGrid                                float64
StateOfCharge                           float64
ToCons                                  float64
FromGen                                 float64
DayOfWeek                                 int64
over                                    float64

所以现在我“只是”必须对这些值求和——我的想法是将数据分成周末和工作日的两个子集，然后消除所有我不需要的时间：

df_weekend = df[df["DayOfWeek"] > 4]
df_work = df[df["DayOfWeek"] < 5]

df_weekend = df_weekend.loc[(df_weekend['DateTime'] <= '7:00:00'
                    & df_weekend['DateTime'] >= '17:00:00')]

不幸的是，这并没有像我预期的那样工作：&: 'str' 和 'DatetimeArray' 的不支持的操作数类型

不幸的是，这并没有像我预期的那样工作......

标签： pythonpandaspandas-groupbypython-datetime

解决方案

我设法通过使用解决了我的问题

df_so.between_time

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