python – 如何在半小时间隔内划分pandas日期时间列
发布时间:2020-05-27 21:10:09 所属栏目:Python 来源:互联网
导读:我有像下面这样的pandas数据帧 date value 2018-02-12 17:30:00 23 2018-02-12 17:34:00 45 2018-02-12 17:36:00 23 2018-02-12 17:45:00 56 2018-02-12 18:37:00
|
我有像下面这样的pandas数据帧 date value 2018-02-12 17:30:00 23 2018-02-12 17:34:00 45 2018-02-12 17:36:00 23 2018-02-12 17:45:00 56 2018-02-12 18:37:00 54 所需的熊猫数据帧 date value half_hourly_bucket 2018-02-12 17:30:00 23 17:30-17:59 2018-02-12 17:34:00 45 17:30-17:59 2018-02-12 17:36:00 23 17:30-17:59 2018-02-12 17:45:00 56 17:30-17:59 2018-02-12 18:37:00 54 18:30-18:59 同样明智的是,我有24小时的数据.我不想使用if else循环48次.在熊猫中有没有更好的方法呢? 解决方法我认为strftime需要
Series.dt.floor,Timedeltas需要29Min:
print (df)
date value
0 2018-02-12 18:00:00 23 <-changed values
1 2018-02-12 17:34:00 45
2 2018-02-12 17:36:00 23
3 2018-02-12 17:45:00 56
4 2018-02-12 18:37:00 54
s = df['date'].dt.floor('30T')
s1 = s.dt.strftime('%H:%M') + '-' + (s + pd.Timedelta(29 * 60,unit='s')).dt.strftime('%H:%M')
print (s1)
0 18:00-18:29
1 17:30-17:59
2 17:30-17:59
3 17:30-17:59
4 18:30-18:59
Name: date,dtype: object (编辑:安卓应用网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |
