如何为datetime在特定时间间隔内的pandas df行分配组标签？
如何为datetime在特定时间间隔内的pandas df行分配组标签？
提问于 2021-04-06 21:50:46
我正在尝试根据.txt文件的创建时间对其进行排序。一组6-8个.txt文件每天在几分钟内多次创建。我不知道确切的时间间隔，我将不得不找到一种方法来自动找到最匹配的日期-时间(例如，所有间隔小于15分钟的日期-时间)。我已经能够提取每个文件的DateTime。现在，我想分配一个组标签，指示在一个集合中创建了哪些.txt文件(即，在几分钟内彼此相隔)。
我当前的df如下所示：
index values
2020-09-06 17:25:14 97
2020-09-06 17:25:33 0
2020-09-06 17:27:00 3
2020-09-06 17:28:13 7
2020-09-06 17:29:28 10
2020-09-06 17:30:07 26
2020-09-06 17:30:40 34
2020-09-06 17:31:13 34
2020-09-06 18:07:34 99
2020-09-06 18:08:07 0
2020-09-06 18:08:35 3
2020-09-06 18:09:00 8
2020-09-06 18:09:24 11
2020-09-06 18:09:57 32
2020-09-06 18:10:24 43
2020-09-06 19:03:45 99
2020-09-06 19:04:31 0我想自动为17:25到17:31之间的所有行分配标签"a“，然后为18:07到18:10之间的所有行分配标签"b”，然后为19:03到19:04之间的所有行分配标签"c“。
我找到的大多数解决方案，只有aggregate (pd.groupby()，pd.resample()，pd。grouper())。我可以使用这些方法之一来创建我的标签吗？
我认为this可能是一个有用的开始，但据我对解决方案的理解，它只为我创建指定索引的特定索引。
谢谢(我很乐意分享一个示例.txt文件和我的代码，如果这是可能的话？)
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2021-04-06 22:00:12
创建您的条件和选择，然后使用df.between_time和np.select。
cond = [df.index.isin(df.between_time('17:25', '17:31').index),
df.index.isin(df.between_time('18:07', '18:10').index),
df.index.isin(df.between_time('19:03', '19:04').index)]
choices = ['a', 'b', 'c']
df['new_col'] = np.select(cond, choices, np.nan)
values new_col
index
2020-09-06 17:25:14 97 a
2020-09-06 17:25:33 0 a
2020-09-06 17:27:00 3 a
2020-09-06 17:28:13 7 a
2020-09-06 17:29:28 10 a
2020-09-06 17:30:07 26 a
2020-09-06 17:30:40 34 a
2020-09-06 17:31:13 34 nan
2020-09-06 18:07:34 99 b
2020-09-06 18:08:07 0 b
2020-09-06 18:08:35 3 b
2020-09-06 18:09:00 8 b
2020-09-06 18:09:24 11 b
2020-09-06 18:09:57 32 b
2020-09-06 18:10:24 43 nan
2020-09-06 19:03:45 99 c
2020-09-06 19:04:31 0 nan页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/66969979
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