Pandas:当天持续时间总和超过30分钟的天数的计算
Pandas:当天持续时间总和超过30分钟的天数的计算
提问于 2020-05-22 17:15:32
下面是一个示例源代码：
ID Date Duration
111 2020-01-01 00:42:23
111 2020-01-01 00:23:23
111 2020-01-02 00:37:22
222 2020-01-02 00:13:08
222 2020-01-03 01:52:11
....
999 2020-01-31 00:15:21
999 2020-01-31 00:52:12我使用Pandas，我想按日期计算每一天的持续时间之和，并计算每月有多少天的持续时间之和大于30分钟(按ID分组)
以下是我需要获取的内容：
ID Total days when sum of duration by day from each ID > 30 min (per month)
111 2
222 1
....
999 5有些是这样的：
aggregation = {
'num_days': pd.NamedAgg(column="duration", aggfunc=lambda x: x.sum() > dt.timedelta(minutes=30)),
}
total_active = df.groupby('Id').agg(**aggregation)但这根本不是我需要的.
有人能帮上忙吗？
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2020-05-22 17:27:29
尝尝这个,
df['_duration'] = pd.to_datetime(df['Duration'], format="%H:%M:%S").dt.hour
df_g = df.groupby('id')['_duration'].sum().reset_index()
# this should yield greater than 30.
df_g = df_g[df_g['_duration'] > 30]Stack Overflow用户
发布于 2020-05-22 17:35:36
print(df)
ID Date Duration
0 111 2020-01-01 00:42:23
1 111 2020-01-01 00:23:23
2 111 2020-01-02 00:37:22
3 222 2020-01-02 00:13:08
4 222 2020-01-03 01:52:11
5 999 2020-01-31 00:15:21
6 999 2020-01-31 00:52:12使用pd.Timedelta将Duration列的数据类型转换为<m8[ns]
df['Duration'] = df.Duration.apply(pd.Timedelta)然后使用groupby和sum
result = (df.groupby(['ID', "Date"])['Duration'].sum() > "30min").groupby("ID").sum()输出：
ID
111 2.0
222 1.0
999 1.0Stack Overflow用户
发布于 2020-05-22 17:54:44
不确定我们是求和还是计数。然而，满足您的输出。
df['Date']=pd.to_datetime(df['Date'])#Coerce Date to datetime
df['Duration']=pd.to_timedelta(df['Duration'], unit='m')#Coerce duration to timedelta
df.set_index(df['Date'], inplace=True)#Set time as index
#Groupby date and id, examine condtiton and sum.
(df.groupby([df.index.date, df.ID])['Duration'].sum()>'30min').groupby('ID').sum()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/61951626
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