Python - 如何按分钟对 Pandas DataFrame 进行分组？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

我们将使用 .pandas DataFrame 对 Pandas DataFrame 进行分组groupby()。使用 grouper 功能选择要使用的列。对于下面显示的汽车销售记录示例，我们将按分钟分组并计算以分钟为间隔的注册价格的总和。

首先，假设以下是我们的三列 Pandas DataFrame。我们已经设置了带有时间戳的 Date_of_Purchase，包括日期和时间 -

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ["Audi", "Lexus", "Tesla", "Mercedes", "BMW", "Toyota", "Nissan", "Bentley", "Mustang"],
      "Date_of_Purchase": [
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:10:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:12:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:15:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:16:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:17:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:20:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:35:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:42:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:57:00"),
      ],
      "Reg_Price": [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]
   }
)

接下来，使用 Grouper 在 groupby 函数中选择 Date_of_Purchase 列。频率设置为 7 分钟，即 7 分钟的间隔分组 -

print"\nGroup Dataframe by 7 minutes...\n",dataFrame.groupby(pd.Grouper(key='Date_of_Purchase', axis=0, freq='7min')).sum()

示例

以下是代码 -

import pandas as pd
# 其中一列为 Date_of_Purchase 的数据框
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ["Audi", "Lexus", "Tesla", "Mercedes", "BMW", "Toyota", "Nissan", "Bentley", "Mustang"],
      "Date_of_Purchase": [
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:10:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:12:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:15:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:16:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:17:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:20:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:35:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:42:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:57:00"),
      ],
      "Reg_Price": [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]
   }
)
print"DataFrame...\n",dataFrame
# Grouper 在 groupby 函数中选择 Date_of_Purchase 列
print"\nGroup Dataframe by 7 minutes...\n",dataFrame.groupby(pd.Grouper(key='Date_of_Purchase', axis=0, freq='7min')).sum()
输出结果

这将产生以下输出 -

DataFrame...
        Car    Date_of_Purchase   Reg_Price
0      Audi 2021-07-28 00:10:00        1000
1     Lexus 2021-07-28 00:12:00        1400
2     Tesla 2021-07-28 00:15:00        1100
3  Mercedes 2021-07-28 00:16:00         900
4       BMW 2021-07-28 00:17:00        1700
5    Toyota 2021-07-28 00:20:00        1800
6    Nissan 2021-07-28 00:35:00        1300
7   Bentley 2021-07-28 00:42:00        1150
8   Mustang 2021-07-28 00:57:00        1350
Group Dataframe by 7 minutes...
                    Reg_Price
Date_of_Purchase
2021-07-28 00:07:00    2400.0
2021-07-28 00:14:00    5500.0
2021-07-28 00:21:00       NaN
2021-07-28 00:28:00       NaN
2021-07-28 00:35:00    1300.0
2021-07-28 00:42:00    1150.0
2021-07-28 00:49:00       NaN
2021-07-28 00:56:00    1350.0

以上是 Python - 如何按分钟对 Pandas DataFrame 进行分组？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/360408.html

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