作為示例，我使用以下 DF：Index Temperature2019-11-14 08:25:30.000 50.776897 2019-11-14 08:25:40.000 49.6719672019-11-14 08:25:50.000 48.7296102019-11-14 08:26:00.000 48.0222702019-11-14 08:26:10.000 47.5020032019-11-14 08:43:40.000 87.997314 <-- here i want to split the DF into two DF's2019-11-14 08:43:50.000 90.7915192019-11-14 08:44:00.000 93.6561282019-11-14 08:44:10.000 95.5252152019-11-14 08:44:20.000 95.694481所以我使用一個大的 DF，當(dāng)時(shí)間戳索引發(fā)生跳躍時(shí)，我想將 DF 分成小的 DF?；蛘邠Q句話說，每當(dāng)下一個時(shí)間步長超過 10 秒后，我想拆分?jǐn)?shù)據(jù)幀。
1 回答
慕容森
TA貢獻(xiàn)1853條經(jīng)驗(yàn) 獲得超18個贊
我添加了一個組列以根據(jù)時(shí)間創(chuàng)建不同的組。所以當(dāng)索引時(shí)間差>10s時(shí)，會創(chuàng)建一個新組。
然后我制作了一個 DF 列表，并根據(jù)組號使用循環(huán)遍歷 DF 將其拆分。
df['groups'] = (df.index.to_series().diff().dt.seconds > 10).cumsum()
list_of_dfs = []
for ct, data in df.groupby('groups'):
list_of_dfs.append(data)
結(jié)果：
Index Temperature groups
2019-11-14 08:25:30.000 50.776897 0
2019-11-14 08:25:40.000 49.671967 0
2019-11-14 08:25:50.000 48.729610 0
2019-11-14 08:26:00.000 48.022270 0
2019-11-14 08:26:10.000 47.502003 0
2019-11-14 08:43:40.000 87.997314 1
2019-11-14 08:43:50.000 90.791519 1
2019-11-14 08:44:00.000 93.656128 1
2019-11-14 08:44:10.000 95.525215 1
2019-11-14 08:44:20.000 95.694481 1
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