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來自CSV檔案的日期時間處理

2021-11-19 11:27:25 資料庫

我有這樣的 CSV 資料：

import io
import pandas as pd

s = """
Name,Earliest,Latest,Data
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G.E,2018-04-25T01:19:59.980000Z,2018-10-16T22:37:00.740000Z,1
G.N,2018-04-25T01:19:59.980000Z,2018-10-16T22:37:00.740000Z,1
G.Z,2018-04-25T01:19:59.980000Z,2018-10-16T22:37:00.740000Z,1
G.E,2018-04-25T00:16:59.900000Z,2018-08-06T06:14:20.130000Z,1
G.N,2018-04-25T00:16:59.900000Z,2018-08-06T06:14:20.130000Z,1
G.Z,2018-04-25T00:16:59.900000Z,2018-08-06T06:14:20.130000Z,1
G.E,2018-04-26T23:13:00.000000Z,2018-08-06T23:58:18.140000Z,304
G.N,2018-04-26T23:13:00.000000Z,2018-08-06T23:58:18.140000Z,304
G.Z,2018-04-26T23:13:00.000000Z,2018-08-06T23:58:18.140000Z,304
G.E,2018-04-27T00:28:00.000000Z,2018-10-17T23:12:34.030000Z,1
G.N,2018-04-27T00:28:00.000000Z,2018-10-17T23:12:34.030000Z,1
G.Z,2018-04-27T00:28:00.000000Z,2018-10-17T23:12:34.030000Z,1
G.E,2018-04-27T03:07:00.000000Z,2018-10-18T01:00:31.420000Z,1
G.Z,2018-04-27T03:07:00.000000Z,2018-10-18T00:59:50.740000Z,1
G.E,2018-04-27T03:06:00.070000Z,2018-10-18T01:22:09.570000Z,1
G.N,2018-04-27T03:06:00.070000Z,2018-10-18T01:22:09.570000Z,1
G.Z,2018-04-27T03:06:00.070000Z,2018-10-18T01:22:09.570000Z,1
G.E,2018-04-27T04:12:00.000000Z,2018-10-18T01:46:34.550000Z,1
G.N,2018-04-27T04:12:00.000000Z,2018-10-18T01:46:34.550000Z,1
G.Z,2018-04-27T04:12:00.000000Z,2018-10-18T01:46:34.550000Z,1
G.E,2018-04-27T04:55:00.070000Z,2018-10-18T02:39:40.760000Z,1
G.N,2018-04-27T04:55:00.070000Z,2018-10-18T02:39:40.760000Z,1
G.Z,2018-04-27T04:55:00.070000Z,2018-10-18T02:39:40.760000Z,1
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(s))

我想將資料分組Name。然后，對于每個組，我想找出第一個日期時間（最小值Earliest）、最后一個日期時間（最大值Latest）以及Data.

uj5u.com熱心網友回復：

這應該是不言自明的：

>>> groups = df.groupby('Name')
>>> mins = groups['Earliest'].min()
>>> mins
Name
G.E    2018-04-21T02:18:59.830000Z
G.N    2018-04-21T02:18:59.830000Z
G.Z    2018-04-21T02:18:59.830000Z
Name: Earliest, dtype: object

>>> maxes = groups['Latest'].max()
>>> maxes
Name
G.E    2019-08-04T01:58:05.020000Z
G.N    2019-08-04T01:58:05.020000Z
G.Z    2019-08-04T01:58:05.020000Z
Name: Latest, dtype: object

>>> sums = groups.sum()['Data']
>>> sums
Name
G.E    826
G.N    822
G.Z    826
Name: Data, dtype: int64

>>> for name, sub_df in groups:
...     print(f"The earliest for {name} is {mins[name]}, the latest is {maxes[name]}, and the sum of the data is {sums[name]}.")

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/shujuku/360603.html

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