如何将一个较大的时间增量的pandas记录拆分成多个较小的记录？
将一个较大的时间增量的pandas记录拆分成多个较小的记录可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保你已经导入了pandas库，并将数据加载到一个DataFrame中。
import pandas as pd
# 加载数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')- 接下来，将DataFrame中的日期列转换为日期时间类型，并按照日期进行排序。
# 将日期列转换为日期时间类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
# 按照日期进行排序
df = df.sort_values('日期')- 然后，计算每个记录之间的时间增量，并将其与一个阈值进行比较，以确定是否需要拆分记录。
# 计算时间增量
df['时间增量'] = df['日期'].diff()
# 设置时间增量阈值（例如，1天）
threshold = pd.Timedelta(days=1)
# 确定需要拆分的记录
df['需要拆分'] = df['时间增量'] > threshold- 接下来，根据需要拆分的记录，将DataFrame拆分成多个较小的DataFrame。
# 创建一个空的列表来存储拆分后的DataFrame
split_dfs = []
# 迭代处理每个需要拆分的记录
for index, row in df.iterrows():
if row['需要拆分']:
# 拆分记录
split_df = df.loc[index-1:index]
split_dfs.append(split_df)
else:
# 不需要拆分的记录直接添加到列表中
split_dfs.append(pd.DataFrame([row]))
# 合并所有拆分后的DataFrame
result_df = pd.concat(split_dfs)- 最后，你可以将拆分后的DataFrame保存到文件或进行进一步的处理。
# 保存拆分后的DataFrame到文件
result_df.to_csv('split_data.csv', index=False)这样，你就成功将一个较大的时间增量的pandas记录拆分成了多个较小的记录。请注意，以上代码仅为示例，你需要根据实际情况进行适当的修改和调整。
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我有一个像这样的熊猫数据帧：
year week city avg_rank
0 2016 52 Paris 1
1 2016 52 Gif-sur-Yvette 2
2 2016 52 Paris 1
3 2017 1 Paris 4
4 2016 52 Paris 3
5 2016 52 Paris
浏览 4提问于2017-01-12得票数 3
回答已采纳
我有许多时间序列(10,000个数据点各有3到10,000个数据点)，每个时间序列都有一个不同的阈值。我需要知道哪些值包含低于或超过某个阈值的值。
示例：
threshold_data = [
# Name Threshold data-points..
['ds1', 90, 91, 92, 95],
['ds2', 85, 91, 84, 95],
]
如果操作是<，我希望ds2作为输出，因为它有低于85阈值的84。对于>操作，应该返回两个数据集。对于==无。
我知道我可以将数据加载到Pandas DataFr
浏览 6提问于2022-11-15得票数 0
我有一个pandas dataframe，它包含多个行，其中包含一个日期时间和一个感应值。我的目标是添加一个列，用于计算传感器值下次超过阈值之前的天数。 例如，对于数据<2019-01-05 11:00:00,200>，<2019-01-06 12:00:00,250>，<2019-01-07 13:00:00,300>，我希望额外的列看起来像1天，0天，0天，阈值在200和250之间，2天，1天，0天，阈值在250和300之间。 我尝试使用df_sub = df[df[sensor_value] >= threshold]对数据帧进行二次采样，迭代
浏览 41提问于2019-05-03得票数 1
回答已采纳
我有一个包含以下列的股票面板: Date、Ticker、Ret、MTB。我想根据每个月的MTB值对股票进行排名，并将它们分成10组。当我想要制作一个投资组合时，这个过程是必要的。我曾经使用下面的代码在SAS中很容易做到这一点：
proc rank data=dt out=dt group=10;
by Date;
var MTB;
ranks MTB_Rank;
run;
然而，在Python中，我找不到一种简单的方法来排名和分组。我使用下面的方法对日期进行排名和分组，但结果并不令人满意！
***dt['MTB_Rank'] = dt.groupby([
浏览 0提问于2020-09-11得票数 0
是在 DataFrame 中创建一个新列的最快(也是最有效)的方法，它是 pandas 中其他行的函数。
请考虑以下示例：
import pandas as pd
d = {
'id': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'word': ['cat', 'hat', 'hag', 'hog', 'dog', 'elephant']
}
pandas_df = pd.DataFrame(d)
产生的结果：
id word
0 1 ca
浏览 2提问于2018-01-09得票数 4
回答已采纳
考虑这个例子：
from pandas import DataFrame
df = DataFrame([
{'d': datetime(2000,1,1), 'v': 'a'},
{'d': datetime(2000,1,2), 'v': 'b'},
{'d': datetime(2000,1,4), 'v': 'c'},
{'d': datetime(2000,1,5), 'v&#
浏览 0提问于2021-04-29得票数 0
2回答
我有一个包含产品合同的数据框(带有Product_ID)。这些合约在特定日期(StartDate)打开，在特定时刻(CloseDate)关闭。也有可能该合约在此时处于活动状态，因此没有CloseDate。
有多个客户端拥有由ID引用的契约。这些客户在特定的时间点填写调查，该时间点由日期(Key_Date)表示。
我想要计算的是一些功能，但是对于这个例子，我将重点放在独特产品的数量上。我想知道某个客户在填写调查时有多少独特的产品。
我们有一个dataframe df_result，它包含客户的ID和他们填写调查的日期。在此数据帧中，我们还将附加计算出的特征：
import pandas as p
浏览 8提问于2017-07-25得票数 1
回答已采纳
3回答
我已经用DataFrame索引创建了DateTime，然后将索引拆分为日期索引列和时间索引列。现在，当我使用pd.loc()调用特定时间的一行时，系统会显示一个错误。
下面是一个步骤，说明我是如何从一开始就完成DataFrame的，直到达到我的考虑为止。
import pandas as pd
import numpy as np
df= pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3, 4], 'B':[5, 6, 7, 8], 'C':[9, 10, 11, 12],
'DateTime':pd.to_date
浏览 0提问于2021-08-31得票数 1
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3回答
我正在尝试创建一个新的dataframe列，它充当一个运行变量，在特定条件下重置为零或“传递”。下面是一个简单的例子，说明我想要完成的任务。假设我想戒掉喝咖啡的习惯，我在跟踪连续几天没有喝咖啡的日子。在我忘记记录是否喝咖啡的日子里，我会说“忘了”，我的数字不会受到影响。
下面是我目前是如何做到这一点的，尽管我怀疑有一种更有效的方法来解决这个问题。
提前感谢！
import pandas as pd
Day = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]
DrankCoffee = ['no','no','forgot','y
浏览 0提问于2018-05-02得票数 2
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我是熊猫的新手，我想知道熊猫是否能画出datetime.timedelta。我尝试了一些方法，但这是当前的版本： df = pd.DataFrame(data=[pd.to_timedelta(total_run_times.values())], index=[0])
plot = df.plot()
fig = plot.get_figure()
fig.savefig("test.png") total_run_times是一个数字字典: datetime.timedelta。当我在pycharm调试器中输出'df‘时，我得到： 0
浏览 14提问于2019-05-28得票数 0
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4回答
我有一个pandas.DataFrame对象，它包含大约100列和200000行数据。我正在尝试将其转换为bool dataframe，其中True表示值大于阈值，False表示值较少，NaN值被维护。
如果没有NaN值，则需要大约60 ms才能运行：
df >= threshold
但是当我试图处理NaNs时，下面的方法可以工作，但是非常慢(20秒)。
def func(x):
if x >= threshold:
return True
elif x < threshold:
return False
else:
浏览 8提问于2015-11-18得票数 16
回答已采纳
我有像'03-21-2019'这样的字符串，我想将其转换为本地Python对象:即datetime.datetime类型的字符串。通过pandas转换非常容易。
import pandas as pd
import datetime as dt
date_str = '03-21-2019'
pd_Timestamp = pd.to_datetime(date_str)
py_datetime_object = pd_Timestamp.to_pydatetime()
print(type(py_datetime_object))
有结果
<class
浏览 10提问于2019-10-28得票数 6
我有以下有关活动的数据：
login_time logout_time a b c
2018-03-01 08:15:20 2018-03-01 08:16:01 0.000000 0.000000 62
2018-03-01 08:16:28 2018-03-01 08:19:38 52.199083 21.000718 62
2018-03-01 08:57:10 2018-03-01 09:46:26 52.199083 21.000590 62
2018-03-01 10:05:43
浏览 1提问于2018-04-10得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在处理大型数据帧，并注意到使用df.iterrows()遍历每个数据帧需要很长时间。目前，我迭代数据帧中的行，提取数据帧中某些行的值，并将它们乘以一些预定义的权重。然后创建一个置信度级别，如果它大于某个阈值，则将该索引添加到列表indices中。这里有一个简单的例子来说明我的意思： import pandas as pd
attributes = ['attr1', 'attr2', 'attr3']
d = {'attr1': [1, 2], 'attr2': [3, 4], 'attr3'
浏览 19提问于2021-11-12得票数 0
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1回答
我在Python中有一个Pandas DataFrame，如下所示：
Group Pre/post Value
0 A Pre 3
1 A Pre 5
2 A Post 13
3 A Post 15
4 B Pre 7
5 B Pre 8
6 B Post
浏览 7提问于2022-08-20得票数 0
1回答
我有一个数据集，其中date_time列被分隔为日期和时间。因此，在不同的场景中，可以从时间上单独使用日期。但是现在我需要得到5:00到8:00之间的时间值。我只在熊猫的约会时间里找到功能。是否有任何方法只从时间列中获取值？
我认为问题的一部分是时间列的数据类型。我尝试移除时间值中的冒号，使5:00变为500。但我仍然无法选择我所需要的价值观。我在“时间”上一直有个关键错误。
以下是我迄今所做的尝试：
# Get bird sightings between 5-8am. Remove the colon in time first.
early_birds_df = france_df[&#
浏览 4提问于2021-11-11得票数 0
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1回答
我有一个像这样的DataFrame，有几万行： A B
Date
2020-01-02 09:59:45 -0.007641 1
2020-01-02 10:20:11 0.000211 1
2020-01-02 10:30:27 -0.001294 0
2020-01-02 11:42:54 -0.003468 0
2020-01-02 12:03:22 -0.005559 1 我的想法是，我想要一个列C，其中包含.c
浏览 20提问于2021-01-26得票数 0
回答已采纳
2回答
我在Pandas DataFrame中有两个不同行的日期和时间戳。任何指针，如何将日期和时间一起解析成一行，可以进一步用于时间序列分析？
例如：
Row 1 Date 2017-12-11 00:00:00 2017-12-11 00:00:00 2017-12-11 00:00:00 2017-12-11 00:00:00
Row 2 Timestamp 01:00:00 02:00:00 03:00:00 04:00:00
然后有更多的行
浏览 0提问于2018-08-02得票数 2
回答已采纳
我需要在一个函数中使用作为参数传递的值将一行附加到pandas dataframe。
import pandas as pd
# Declare global DataFrame
global df
df = pd.DataFrame([['1','2','3']], columns=['x','y','z'])
def append_row(a,b,c):
vlist = [a,b,c]
cols = ['x','y','z'
浏览 4提问于2021-02-04得票数 0
我有一个简单的Pandas Dataframe，有四列：
DSCARAT；IQTACAP；IQTAINT
2006年-12-31；0.00；60.00
2；2007-01-31；270.75；150.05
2；2007年-02-28；272.78；148.02
2；2007-03-31；274.82；145.98
2；2007-04-30；276.88；143.92
.
5731；2016-11-17；1760.00；240.00
5731；2018-11-17；1800.00；200.00
5731；2019-11-17；1850.00；150.00
5731；2020年-11-17；190
浏览 0提问于2020-04-02得票数 0
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