如何使用pandas按组计算时间差？

Question

如何使用pandas按组计算时间差？

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问题

我想按组计算diff，但我不知道如何对time列进行排序，以使每个组的结果都是排序和正数。

原始数据：

In [37]: df 
Out[37]:
  id                time
0  A 2016-11-25 16:32:17
1  A 2016-11-25 16:36:04
2  A 2016-11-25 16:35:29
3  B 2016-11-25 16:35:24
4  B 2016-11-25 16:35:46

我想要的结果

Out[40]:
   id   time
0  A   00:35
1  A   03:12
2  B   00:22

注意：时间列的类型为timedelta64 [ns]

尝试中

In [38]: df['time'].diff(1)
Out[38]:
0                 NaT
1            00:03:47
2   -1 days +23:59:25
3   -1 days +23:59:55
4            00:00:22
Name: time, dtype: timedelta64[ns]

没有得到期望的结果。

希望

不仅要解决问题，而且代码要能够快速运行，因为有5000万行。

- Jack

2

你需要先对数据进行排序 df = df.sort_values(['id','time'])，然后才能执行 df.groupby('id')['time'].diff()。 - EdChum

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- jezrael · Accepted Answer

你可以使用 sort_values 和 groupby 并聚合 diff。

df['diff'] = df.sort_values(['id','time']).groupby('id')['time'].diff()
print (df)
  id                time     diff
0  A 2016-11-25 16:32:17      NaT
1  A 2016-11-25 16:36:04 00:00:35
2  A 2016-11-25 16:35:29 00:03:12
3  B 2016-11-25 16:35:24      NaT
4  B 2016-11-25 16:35:46 00:00:22

如果需要在diff列中删除包含NaT的行，请使用dropna：

df = df.dropna(subset=['diff'])
print (df)
  id                time     diff
2  A 2016-11-25 16:35:29 00:03:12
1  A 2016-11-25 16:36:04 00:00:35
4  B 2016-11-25 16:35:46 00:00:22

您还可以覆盖列：

df.time = df.sort_values(['id','time']).groupby('id')['time'].diff()
print (df)
  id     time
0  A      NaT
1  A 00:00:35
2  A 00:03:12
3  B      NaT
4  B 00:00:22

df.time = df.sort_values(['id','time']).groupby('id')['time'].diff()
df = df.dropna(subset=['time'])
print (df)
  id     time
1  A 00:00:35
2  A 00:03:12
4  B 00:00:22