如何通過時間戳修整熊貓數據幀中的行diff

我有一個數據幀，包括每個隨機時間間隔（從1到50秒）的路由座標和時間戳，如this數據幀示例所示。我正在尋找一種方法來修整數據集，以便只保留大於或等於30秒的時間差。如何通過時間戳修整熊貓數據幀中的行diff

例如，如果由索引時間戳是這樣的：

[0] 2017年3月27日6點52分30秒
[1] 2017年3月27日6時52分：32
[2] 2017年3月27日6點52分45秒
[3] 2017年3月27日6點52分59秒
[4] 2017年3月27日6點53分02秒
[5] 2017-03-27 06:53:32
[...] ...

Idealy我想只保留：

[0] 2017年3月27日6點52分三十秒
[4 ] 2017年3月27日6點53分02秒
[5] 2017年3月27日6點53分三十二秒
[...] ...

事件的提示會有幫助！

謝謝！

來源

2017-05-08 oikonang

考慮數據框df

from pandas import Timestamp 

df = pd.DataFrame({ 
     'date': [Timestamp('2017-03-27 06:52:30'), 
       Timestamp('2017-03-27 06:52:32'), 
       Timestamp('2017-03-27 06:52:45'), 
       Timestamp('2017-03-27 06:52:59'), 
       Timestamp('2017-03-27 06:53:02'), 
       Timestamp('2017-03-27 06:53:32')] 
    })

我用一臺發電機，以通過篩選，並確定在增量時間已超過某個閾值，並返回指數。

def f(s, thresh): 
    cur = None 
    for i, v in s.iteritems(): 
     if (cur is None) or (v - cur >= thresh): 
      yield i 
      cur = v 


df.loc[list(f(df.date, pd.to_timedelta(30, 's')))] 

       date 
0 2017-03-27 06:52:30 
4 2017-03-27 06:53:02 
5 2017-03-27 06:53:32

來源

2017-05-08 23:37:50 piRSquared

這很聰明！ – MaxU

@MaxU謝謝你:-) – piRSquared

非常感謝！它的措辭如預期！ – oikonang

由於您還沒有提供數據框，因此假設您的列名是time。你可以這樣做：df.time.shift(1) - df.time。這會給你一個分歧的列。現在您可以使用索引，然後使用新列來篩選time列。

此帖子here不是重複的，但可用於此shift方法的應用。

這是我如何接近它的一個重要暗示。希望能幫助到你！

P.s.請提供完整的數據框以供將來參考，以便可以清楚地看到並參考代碼。

來源

2017-05-08 22:26:25 Newskooler

如何通過時間戳修整熊貓數據幀中的行diff

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