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在對資料幀進行上采樣時拆分持續時間

2021-12-19 09:39:49 後端開發

我如何在對資料幀進行上采樣時分割持續時間，如下例所示。我可以用 group_by 函式替換 for 回圈嗎？

我想用熊貓來轉換這樣的資料：

  activity name         time started           time ended
0       Bedtime  2021-10-25 00:00:00  2021-10-25 08:25:42
1        videos  2021-10-25 08:25:42  2021-10-25 08:51:54
2       Commute  2021-10-25 08:51:54  2021-10-25 09:29:34

進入這個：

time started        Bedtime         videos           Commute                   
2021-10-25 00:00:00 0 days 01:00:00 0 days 00:00:00  0 days
2021-10-25 01:00:00 0 days 01:00:00 0 days 00:00:00  0 days
2021-10-25 02:00:00 0 days 01:00:00 0 days 00:00:00  0 days
2021-10-25 03:00:00 0 days 01:00:00 0 days 00:00:00  0 days
2021-10-25 04:00:00 0 days 01:00:00 0 days 00:00:00  0 days
2021-10-25 05:00:00 0 days 01:00:00 0 days 00:00:00  0 days
2021-10-25 06:00:00 0 days 01:00:00 0 days 00:00:00  0 days
2021-10-25 07:00:00 0 days 01:00:00 0 days 00:00:00  0 days
2021-10-25 08:00:00 0 days 00:25:42 0 days 00:26:12  0 days 00:08:06
...

我得到了這么遠：

import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'activity name':['Bedtime','videos','Commute'],'time started':["2021-10-25 00:00:00","2021-10-25 08:25:42","2021-10-25 08:51:54"],'time ended':["2021-10-25 08:25:42","2021-10-25 08:51:54","2021-10-25 09:29:34"]})
# converting strings to datetime
df['time ended']=pd.to_datetime(df['time ended'])
df['time started']=pd.to_datetime(df['time started'])

# calclating the duration
df['duration']=df['time ended']-df['time started']

# changeing index
df.index=df['time started']
df=df.drop(columns=['time started','time ended'])

for a in df['activity name'].unique():
    df[a]=(df['activity name']==a)*df['duration']

df=df.drop(columns=['activity name','duration'])
df.resample('H').first()

time started                                               
2021-10-25 00:00:00 0 days 08:25:42 0 days 00:00:00  0 days
2021-10-25 01:00:00             NaT             NaT     NaT
2021-10-25 02:00:00             NaT             NaT     NaT
2021-10-25 03:00:00             NaT             NaT     NaT
2021-10-25 04:00:00             NaT             NaT     NaT
2021-10-25 05:00:00             NaT             NaT     NaT
2021-10-25 06:00:00             NaT             NaT     NaT
2021-10-25 07:00:00             NaT             NaT     NaT
2021-10-25 08:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:26:12  0 days

uj5u.com熱心網友回復：

試試這個：

import pandas as pd
from io import StringIO

txtfile = StringIO(
    """  activity name         time started           time ended
0       Bedtime  2021-10-25 00:00:00  2021-10-25 08:25:42
1        videos  2021-10-25 08:25:42  2021-10-25 08:51:54
2       Commute  2021-10-25 08:51:54  2021-10-25 09:29:34"""
)

df = pd.read_csv(txtfile, sep="\s\s ", engine="python")

df[["time started", "time ended"]] = df[["time started", "time ended"]].apply(
    pd.to_datetime
)
df_e = df.assign(
    date=[
        pd.date_range(s, e, freq="s")
        for s, e in zip(df["time started"], df["time ended"])
    ]
).explode("date")

df_out = (
    df_e.groupby(["activity name", pd.Grouper(key="date", freq="H")])["activity name"]
    .count()
    .unstack(0)
    .apply(pd.to_timedelta, unit="s")
)

print(df_out)

輸出：

activity name               Bedtime         Commute          videos
date                                                               
2021-10-25 00:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 01:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 02:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 03:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 04:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 05:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 06:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 07:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 08:00:00 0 days 00:25:43 0 days 00:08:06 0 days 00:26:13
2021-10-25 09:00:00             NaT 0 days 00:29:35             NaT

地址@DerekO 評論：

import pandas as pd
from io import StringIO

txtfile = StringIO(
    """  activity name         time started           time ended
0       Bedtime  2021-10-25 00:00:00  2021-10-25 08:25:42
1        videos  2021-10-25 08:25:42  2021-10-25 08:51:54
2       Commute  2021-10-25 08:51:54  2021-10-25 09:29:34
3       Bedtime  2021-10-25 11:00:00  2021-10-25 13:04:31"""
)

df = pd.read_csv(txtfile, sep="\s\s ", engine="python")

df[["time started", "time ended"]] = df[["time started", "time ended"]].apply(
    pd.to_datetime
)
df_e = df.assign(
    date=[
        pd.date_range(s, e, freq="s")
        for s, e in zip(df["time started"], df["time ended"])
    ]
).explode("date")

df_out = (
    df_e.groupby(["activity name", pd.Grouper(key="date", freq="H")])["activity name"]
    .count()
    .unstack(0)
    .apply(pd.to_timedelta, unit="s")
    .sort_index()
)

print(df_out)

輸出：

activity name               Bedtime         Commute          videos
date                                                               
2021-10-25 00:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 01:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 02:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 03:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 04:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 05:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 06:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 07:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 08:00:00 0 days 00:25:43 0 days 00:08:06 0 days 00:26:13
2021-10-25 09:00:00             NaT 0 days 00:29:35             NaT
2021-10-25 11:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 12:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT
2021-10-25 13:00:00 0 days 00:04:32             NaT             NaT

uj5u.com熱心網友回復：

盡管我同意使用groupby和resample會是最好的，但我無法使這樣的解決方案起作用。您可以通過為原始 DataFrame 的每一行創建一個新 DataFrame 并將它們連接在一起來解決問題。

它的作業方式是我們使用在開始時間和結束時間的樓層之間pd.date_range創建一個DatetimeIndex，并將開始和結束時間也插入到 DatetimeIndex 中。那么這個 DatetimeIndex 中所有日期時間之間的差異就是你的新 DataFrame 的值。

為了使我的解決方案盡可能健壯，我在原始 DataFrame 中添加了兩行具有重復類別的額外行，并測驗了開始時間恰好落在一小時而不是一小時之前的情況。

import pandas as pd
from pandas._libs.tslibs.timedeltas import Timedelta

df=pd.DataFrame({
    'activity name':['Bedtime','videos','Commute','Work','Commute'],
    'time started':["2021-10-25 00:00:00","2021-10-25 08:25:42","2021-10-25 08:51:54","2021-10-25 09:29:34","2021-10-25 17:00:00"],
    'time ended':["2021-10-25 08:25:42","2021-10-25 08:51:54","2021-10-25 09:29:34","2021-10-25 17:00:00","2021-10-25 18:01:00"]})

# converting strings to datetime
df['time ended']=pd.to_datetime(df['time ended'])
df['time started']=pd.to_datetime(df['time started'])

## column names with spaces can't be accessed by name when using iterruples to iterate through the df
df.columns = [col.replace(" ","_") for col in df.columns]

啟動 df：

>>> df
  activity_name        time_started          time_ended
0       Bedtime 2021-10-25 00:00:00 2021-10-25 08:25:42
1        videos 2021-10-25 08:25:42 2021-10-25 08:51:54
2       Commute 2021-10-25 08:51:54 2021-10-25 09:29:34
3          Work 2021-10-25 09:29:34 2021-10-25 17:00:00
4       Commute 2021-10-25 17:00:00 2021-10-25 18:01:00

## we use the start and end times to determine what daterange we create
start_time = df['time_started'].min().floor('h')
end_time = df['time_started'].max().ceil('h')

## setup an empty DataFrame to hold the final result
new_columns = list(df.activity_name.unique())
df_new = pd.DataFrame(columns=new_columns)

for row in df.itertuples(index=True):
    new_row = {}
    daterange_start = row.time_started.floor('1h')
    daterange_end = row.time_ended.floor('1h')
    datetimes_index = pd.date_range(daterange_start, daterange_end, freq='1h')

    all_datetimes = datetimes_index.union([row.time_started, row.time_ended])

    ## take the difference and shift by -1 to drop the first NaT
    new_row[row.activity_name] = all_datetimes.to_series().diff().shift(-1)
    
    ## if the first row starts in the middle of an hour, we don't want the difference between the beginning of the hour and the time in that row
    if (row.Index == 0) & (row.time_started > daterange_start):
        df_new = df_new.append(pd.DataFrame(new_row))[1:]
    else:
        df_new = df_new.append(pd.DataFrame(new_row))

df_new.index.name = 'time_started'
df_new.reset_index(inplace=True)

結果：

>>> df_new
          time_started         Bedtime          videos         Commute            Work
0  2021-10-25 00:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT             NaT
1  2021-10-25 01:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT             NaT
2  2021-10-25 02:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT             NaT
3  2021-10-25 03:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT             NaT
4  2021-10-25 04:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT             NaT
5  2021-10-25 05:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT             NaT
6  2021-10-25 06:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT             NaT
7  2021-10-25 07:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT             NaT
8  2021-10-25 08:00:00 0 days 00:25:42             NaT             NaT             NaT
9  2021-10-25 08:25:42             NaT             NaT             NaT             NaT
10 2021-10-25 08:00:00             NaT 0 days 00:25:42             NaT             NaT
11 2021-10-25 08:25:42             NaT 0 days 00:26:12             NaT             NaT
12 2021-10-25 08:51:54             NaT             NaT             NaT             NaT
13 2021-10-25 08:00:00             NaT             NaT 0 days 00:51:54             NaT
14 2021-10-25 08:51:54             NaT             NaT 0 days 00:08:06             NaT
15 2021-10-25 09:00:00             NaT             NaT 0 days 00:29:34             NaT
16 2021-10-25 09:29:34             NaT             NaT             NaT             NaT
17 2021-10-25 09:00:00             NaT             NaT             NaT 0 days 00:29:34
18 2021-10-25 09:29:34             NaT             NaT             NaT 0 days 00:30:26
19 2021-10-25 10:00:00             NaT             NaT             NaT 0 days 01:00:00
20 2021-10-25 11:00:00             NaT             NaT             NaT 0 days 01:00:00
21 2021-10-25 12:00:00             NaT             NaT             NaT 0 days 01:00:00
22 2021-10-25 13:00:00             NaT             NaT             NaT 0 days 01:00:00
23 2021-10-25 14:00:00             NaT             NaT             NaT 0 days 01:00:00
24 2021-10-25 15:00:00             NaT             NaT             NaT 0 days 01:00:00
25 2021-10-25 16:00:00             NaT             NaT             NaT 0 days 01:00:00
26 2021-10-25 17:00:00             NaT             NaT             NaT             NaT
27 2021-10-25 17:00:00             NaT             NaT 0 days 01:00:00             NaT
28 2021-10-25 18:00:00             NaT             NaT 0 days 00:01:00             NaT
29 2021-10-25 18:01:00             NaT             NaT             NaT             NaT

對于每個活動，我們創建了一個新的 DataFrame，獲取時間之間的差異，all_datetimes.to_series().diff().shift(-1)這意味著NaT活動中的每次更改之間都有差異。這些沒有用，因此我們將洗掉活動全部為 的任何行NaT。

然后我們洗掉time_started列中的重復時間戳并保留這些重復的第一個值，并取time_started列中所有時間戳的下限：

df_new = df_new.dropna(subset=new_columns, how='all').drop_duplicates(subset=['time_started'], keep='first')
df_new['time_started'] = df_new['time_started'].apply(lambda x: x.floor('1h'))

結果：

>>> df_new
          time_started         Bedtime          videos         Commute            Work
0  2021-10-25 00:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT             NaT
1  2021-10-25 01:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT             NaT
2  2021-10-25 02:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT             NaT
3  2021-10-25 03:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT             NaT
4  2021-10-25 04:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT             NaT
5  2021-10-25 05:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT             NaT
6  2021-10-25 06:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT             NaT
7  2021-10-25 07:00:00 0 days 01:00:00             NaT             NaT             NaT
8  2021-10-25 08:00:00 0 days 00:25:42             NaT             NaT             NaT
11 2021-10-25 08:00:00             NaT 0 days 00:26:12             NaT             NaT
14 2021-10-25 08:00:00             NaT             NaT 0 days 00:08:06             NaT
15 2021-10-25 09:00:00             NaT             NaT 0 days 00:29:34             NaT
18 2021-10-25 09:00:00             NaT             NaT             NaT 0 days 00:30:26
19 2021-10-25 10:00:00             NaT             NaT             NaT 0 days 01:00:00
20 2021-10-25 11:00:00             NaT             NaT             NaT 0 days 01:00:00
21 2021-10-25 12:00:00             NaT             NaT             NaT 0 days 01:00:00
22 2021-10-25 13:00:00             NaT             NaT             NaT 0 days 01:00:00
23 2021-10-25 14:00:00             NaT             NaT             NaT 0 days 01:00:00
24 2021-10-25 15:00:00             NaT             NaT             NaT 0 days 01:00:00
25 2021-10-25 16:00:00             NaT             NaT             NaT 0 days 01:00:00
27 2021-10-25 17:00:00             NaT             NaT 0 days 01:00:00             NaT
28 2021-10-25 18:00:00             NaT             NaT 0 days 00:01:00             NaT

現在，我們填補所有NaT帶pd.Timedelta("0s")，那么我們可以在GROUPBY值time_started列，它們一起求和：

df_new = df_new.fillna(pd.Timedelta(0)).groupby("time_started").sum().reset_index()

最后結果：

>>> df_new
          time_started         Bedtime          videos         Commute            Work
0  2021-10-25 00:00:00 0 days 01:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00
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2  2021-10-25 02:00:00 0 days 01:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00
3  2021-10-25 03:00:00 0 days 01:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00
4  2021-10-25 04:00:00 0 days 01:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00
5  2021-10-25 05:00:00 0 days 01:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00
6  2021-10-25 06:00:00 0 days 01:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00
7  2021-10-25 07:00:00 0 days 01:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00
8  2021-10-25 08:00:00 0 days 00:25:42 0 days 00:26:12 0 days 00:08:06 0 days 00:00:00
9  2021-10-25 09:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:29:34 0 days 00:30:26
10 2021-10-25 10:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00 0 days 01:00:00
11 2021-10-25 11:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00 0 days 01:00:00
12 2021-10-25 12:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00 0 days 00:00:00 0 days 01:00:00
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