Pandas Dataframe 按周期拆分

jxct1oxe 于 2024-01-04 发布在其他

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我有一个pandas Dataframe ，用于记录给定一天中单个公交路线的停靠站和预定时间。我想将其拆分为多个帧，每个帧对应于给定公交车的单个行程（仅基于stop周期，而不是scheduled周期发生的时间）。
例如，下面有两个A->B->C行程，所以看看如何分割帧（即：在这种情况下索引为3），使每个子帧具有相同的停止序列。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    "scheduled": ["2023-05-25 13:00", "2023-05-25 13:15", "2023-05-25 13:45", "2023-05-25 14:35", "2023-05-25 14:50", "2023-05-25 15:20"],
    "stop": ["A", "B", "C", "A", "B", "C"]
})
pd.to_datetime(df["scheduled"])

字符串

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/77654642/pandas-data-frame-splitting-by-cycles

1条答案

按热度按时间

5rgfhyps1#

假设你不知道你有多少个止损点，但是模式总是重复，你可以与第一个名字进行比较，每次找到这个止损点时递增，然后使用groupby进行分割：

group = df['stop'].eq(df['stop'].iloc[0]).cumsum()

out = [g for _,g in df.groupby(group)]

字符串
输出量：

[  scheduled stop
 0   1:00 pm    A
 1   1:15 pm    B
 2   1:45 pm    C,
   scheduled stop
 3   2:35 pm    A
 4   2:50 pm    B
 5   3:20 pm    C]

型
中间体组号：

scheduled stop  group
0   1:00 pm    A      1
1   1:15 pm    B      1
2   1:45 pm    C      1
3   2:35 pm    A      2
4   2:50 pm    B      2
5   3:20 pm    C      2

型
其他选项，计算唯一停靠点的数量（nunique），并使用此值与numpy.array_split进行拆分：

import numpy as np

n = df['stop'].nunique()
out = np.array_split(df, range(n, len(df), n))

型

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