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Pandas -如何计算groupby对象的持续时间

Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在Pandas中,可以使用groupby函数对数据进行分组操作,并对每个分组进行聚合计算。

要计算groupby对象的持续时间,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 首先,使用groupby函数将数据按照需要的列进行分组。例如,可以按照日期进行分组。
代码语言:txt
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grouped = df.groupby('日期')
  1. 接下来,可以使用agg函数对每个分组进行聚合计算。在这个例子中,我们想要计算每个分组的持续时间,可以使用agg函数结合lambda表达式来实现。
代码语言:txt
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duration = grouped['时间'].agg(lambda x: x.max() - x.min())

在这个例子中,假设数据中有一个名为"时间"的列,我们使用lambda表达式计算每个分组中时间列的最大值和最小值之差,即持续时间。

  1. 最后,可以将计算得到的持续时间添加到原始数据中,可以使用merge函数将持续时间与原始数据进行合并。
代码语言:txt
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df = pd.merge(df, duration, left_on='日期', right_index=True)

这样,就可以得到包含持续时间的原始数据。

Pandas官方文档:https://pandas.pydata.org/

以上是关于如何计算groupby对象的持续时间的答案,希望能对您有所帮助。

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