假設(shè)我有一個包含兩列、一個字符串和一個日期時間的 pandas 數(shù)據(jù)框，如下所示：ORDER TIMESTAMPGO 6/4/2019 09:59:49.497000STAY 6/4/2019 09:05:27.036000WAIT 6/4/2019 10:33:05.645000GO 6/4/2019 10:28:03.649000STAY 6/4/2019 11:23:11.614000GO 6/4/2019 11:00:33.574000WAIT 6/4/2019 11:41:55.744000我想創(chuàng)建一個列表，其中每個條目都是一個包含三個值的列表。對于每個選擇的時間間隔（例如一小時），每個條目是：[開始時間、總行數(shù)、順序為 GO 的行的百分比]。例如，對于上面的數(shù)據(jù)框，我的列表是：[6/4/2019 09:00:00.000000, 2, 50][6/4/2019 10:00:00.000000, 2, 50][6/4/2019 11:00:00.000000, 3, 33.3]我創(chuàng)建了一個簡單的 while 循環(huán)：go= []while t<=df["timestamp"].iloc[-1]: tmp1 = df[(df["date_time"]>=t) & (df["timestamp"]<t+timedelta(hour=1))] tmp2 = df[(df["date_time"]>=t) & (df["timestamp"]<t+timedelta(hour=1)) & (df["Order"]=="GO")] go.append([t, tmp1.shape[0], 100.0*tmp2.shape[0]/tmp1.shape[0]]) #increment the time by the interval t=t+timedelta(hour=1)然而，我的初始數(shù)據(jù)幀有數(shù)百萬行，我希望我的時間間隔比一個小時短得多，所以這種方法非常慢。更Pythonic的方法是什么？
1 回答
小怪獸愛吃肉
TA貢獻1852條經(jīng)驗 獲得超1個贊
讓我們嘗試groupby().agg()使用size行數(shù)并mean獲取行的比率GO：
(df.ORDER.eq('GO').astype(int)
.groupby(df.TIMESTAMP.dt.floor('1H')) # groupby interval of choice
.agg(['size','mean'])
.reset_index() # get timestamp back
.to_numpy().tolist() # this is to generate the list
)
輸出：
[[Timestamp('2019-06-04 09:00:00'), 2, 0.5],
[Timestamp('2019-06-04 10:00:00'), 2, 0.5],
[Timestamp('2019-06-04 11:00:00'), 3, 0.3333333333333333]]
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