拆分一系列关于熊猫的时间差距?

Mau*_*aus 6 python pandas

是否有可能将时间序列分开.例如,假设我们有以下内容:

rng2011 = pd.date_range('1/1/2011', periods=72, freq='H')
rng2012 = pd.date_range('1/1/2012', periods=72, freq='H')
Y = rng2011.union(rng2012)
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是否有可能寻找一年或更长时间的差距,并将数据框分开?

我想这会是这样的:

Y.groupby(Y.map(lambda x: x.year))
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除了在年份日期拆分,我有兴趣指定间隔间隙而不是行的年份属性.

应用程序是我从gps获得行程日志,但没有描述一次旅行何时结束而另一次旅行开始.我想分成十分钟或更长的间隙.

And*_*den 11

假设Y是数据框中的一列,一种方法是使用diffcumsum:

df = DataFrame(Y)
df[1] = df[0].diff() > 600000000000.0 #nanoseconds in ten minutes
df[1] = df[1].apply(lambda x: 1 if x else 0).cumsum()
df.groupby(1)
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注意:如果您在72小时内使用纳秒数,它将分为两组.

  • diff现在在pandas master中返回timedelta对象. (3认同)