使用带有时间列的 Pandas 数据框

Playing with a Pandas Dataframe with Time Column

我正在处理一个大的 pandas 数据框,它有一个时间列(已排序),我想要的是删除任何重复的日期,并且在 1 天的增量内(比如说)。除此之外,我还在寻找的是创建另一列作为标签(基于时间)。所以举一个简单的例子(为了简单起见,我只是在这里保留了时间列:

    df:
          
            Time Column

            2020-12-05
            2020-12-09
            2020-12-13
            2020-12-18
            2020-12-21
            2020-12-21
            2020-12-23
            2020-12-24
            2020-12-31
            2021-01-04

所以我在这样的输出数据框中寻找的东西(在一天内删除重复项和日期并仅保留第一次出现后 - 在示例中我有 2020-12-23 和 2020-12- 24 并仅保留日期 23)并创建标签列:

       df:
          
            Time Column        Label

            2020-12-05          L1
            2020-12-09          L2
            2020-12-13          L3
            2020-12-18          L4
            2020-12-21          L5
            2020-12-23          L6
            2020-12-31          L7
            2021-01-04          L8

不知道如何实现这一点。在这方面的任何帮助将不胜感激。

df['Time_Column']=pd.to_datetime(df['Time_Column'])#Coerce Time_Column to date
df=df[df['Time_Column'].diff(1).dt.days.ne(1)].drop_duplicates()#Remove consecutive dates and duplicates
df=df.assign(Label= 'L'+df['Time_Column'].notna().cumsum().astype(str))#Cumsum the Time_Column
print(df)



   Time_Column Label
0  2020-12-05    L1
1  2020-12-09    L2
2  2020-12-13    L3
3  2020-12-18    L4
4  2020-12-21    L5
6  2020-12-23    L6
8  2020-12-31    L7
9  2021-01-04    L8
  • 创建一个从时间列中提取日期的新列
  • 在此新列中删除重复项
  • 删除临时列
(df.assign(dt_day=lambda x: x['time column'].dt.date)
   .drop_duplicates('dt_day', keep='first')
   .drop(columns=['dt_day']))

我做了这样的事情:

  df = pd.DataFrame(dt)
  df['time_column'] = pd.to_datetime(df['time_column'])
  mdf = df.copy()

  mdf = mdf.rename(columns={'time_column': 'date_column'})
  myf = df.diff(periods=1)
  finDF = myf.join(mdf,how='inner')

  mask = ['0 days', '1 days']
  finDF = finDF[~finDF['time_column'].isin(mask)]

  del finDF['time_column']

  finDF=finDF.assign(Label= 
      'L'+finDF['date_column'].notna().cumsum().astype(str))
 finDF