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然后在数据帧中展开并减去连续的行

pivot-table pandas-groupby dataframe pandas python

DaveTheRave · 技术社区 · 3 年前

我有一个数据框,我需要在同一天内配对连续事件,然后从前者中减去后者。每个都有时间戳和日期。

         time                     date   event   score
0 2022-03-07 06:45:00+00:00  2022-03-07  light   80.066667
1 2022-03-07 18:12:00+00:00  2022-03-07  dark   79.857667
2 2022-03-30 06:25:00+00:00  2022-03-30  light  107.060833
3 2022-03-30 13:38:00+00:00  2022-03-30  dark  105.324000
4 2022-03-30 13:40:00+00:00  2022-03-30  dark  105.239750
5 2022-03-30 15:47:00+00:00  2022-03-30  light  106.863143
6 2022-04-01 06:25:00+00:00  2022-04-01  light  101.271867

我曾尝试使用

df = df.pivot(index='time', columns='event', values='score')

event                             light       dark
time                                             
2022-03-07 06:45:00+00:00   80.066667         NaN
2022-03-07 18:12:00+00:00         NaN   79.857667
2022-03-30 06:25:00+00:00  107.060833         NaN
2022-03-30 13:38:00+00:00         NaN  105.324000
2022-03-30 13:40:00+00:00         NaN  105.239750
2022-03-30 15:47:00+00:00  106.863143         NaN
2022-04-01 06:25:00+00:00  101.271867         NaN

然而,由于事件发生在不同的时间,扩展数据帧具有NAN。理想情况下,我会这样结束,我会保留两个事件中第一次出现的时间(亮或暗),对齐事件(注意:对应的暗与2022-04-01尚未出现的光相匹配),当光先出现时,我从光中减去暗,当暗先出现时,我从暗中减去光。

event                             light  dark          diff
time                                             
2022-03-07 06:45:00+00:00   80.066667    79.857667    -0.208999
2022-03-30 06:25:00+00:00  107.060833    105.324000   -1.7368
2022-03-30 13:40:00+00:00  106.863143    105.239750   -1.6233
2022-04-01 06:25:00+00:00  101.271867    NaN          NaN

1 回复 | 直到 3 年前

enke 3 年前

这里有一种使用 groupby + cumcount 创建组,然后在另一个组中使用该组 子句 + first 获取每天第一次发生的事件。然后转向:

out = (df.assign(time=df.groupby(df.groupby('event').cumcount())['time'].transform('first'))
       .pivot('time', 'event', 'score').reset_index().rename_axis([None], axis=1))

输出:

                        time        dark       light
0  2022-03-07 06:45:00+00:00   79.857667   80.066667
1  2022-03-30 06:25:00+00:00  105.324000  107.060833
2  2022-03-30 13:40:00+00:00  105.239750  106.863143
3  2022-04-01 06:25:00+00:00         NaN  101.271867

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