python - 如何根据条件删除时间序列数据中具有相同小时和分钟的行？
问题描述
熊猫数据框具有以下列：
df.columns= ['Date','Hour','Minute','Voltage']
我有一个月的数据。因此，每个时间戳在一个月内有 30 个值，并且数据是针对每 5 分钟间隔的。如果数据满足以下条件，我想删除所有日期具有相同 Hour 和 Minute 的行：
df['Voltage'].isna()>5
因此，如果数据集具有相同小时和分钟的超过 5 行的 NA 电压值，我想删除具有该时间戳的所有行。例如，如果在 7:30，我们有 10 个电压 NA 值，我们必须删除 Hour=7 和 Minute=30 的所有行。我该如何解决这个问题？这是数据集的一个样本（2 天的数据）：
{'Date': {0: 1,
1: 1,
2: 1,
3: 1,
4: 1,
5: 1,
6: 1,
7: 1,
8: 1,
9: 1,
10: 1,
11: 1,
12: 1,
13: 1,
14: 1,
15: 1,
16: 1,
17: 1,
18: 1,
19: 1,
20: 1,
21: 1,
22: 1,
23: 1,
24: 1,
25: 1,
26: 1,
27: 1,
28: 1,
29: 1,
30: 1,
31: 1,
32: 1,
33: 1,
34: 1,
35: 1,
36: 1,
37: 1,
38: 1,
39: 1,
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41: 1,
42: 1,
43: 1,
44: 1,
45: 1,
46: 1,
47: 1,
48: 1,
49: 1,
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51: 1,
52: 1,
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54: 1,
55: 1,
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57: 1,
58: 1,
59: 1,
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61: 1,
62: 1,
63: 1,
64: 1,
65: 1,
66: 1,
67: 1,
68: 1,
69: 1,
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71: 1,
72: 1,
73: 1,
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82: 1,
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84: 1,
85: 1,
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109: 1,
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115: 1,
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117: 1,
118: 1,
119: 1,
120: 1,
121: 1,
122: 1,
123: 1,
124: 1,
125: 1,
126: 1,
127: 1,
128: 1,
129: 1,
130: 1,
131: 1,
132: 1,
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134: 1,
135: 1,
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137: 1,
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159: 2,
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81: 12,
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113: 15,
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147: 18,
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158: 6,
159: 6,
160: 6,
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162: 6,
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266: 15,
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'Minute': {0: 0,
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152: 40,
153: 45,
154: 50,
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156: 0,
157: 5,
158: 10,
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