pandas 将通话数据分割为15分钟的间隔-Python问题

Splitting call data to 15 minute intervals in pandas( pandas 将通话数据分割为15分钟的间隔)

本文介绍了 pandas 将通话数据分割为15分钟的间隔的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！

问题描述

我对蟒蛇和 pandas 还是个新手，虽然我研究了很多关于区间的东西，但我还是找不到解决问题的办法，我希望有人能帮忙

这是我的df示例

df = pd.DataFrame(
    data=[['Mel Gibson', 'German', '2021-9-23 14:22:38', 301 ],
          ['Jim Carrey', 'German', '2021-9-23 14:27:39', 1041 ],
          ['Mel Gibson', 'German','2021-9-24 13:33:22',12]],
    columns=['specialist', 'Language', 'Interval Start', 'status_duration']
)
df['Interval Start'] = pd.to_datetime(df['Interval Start'])

我要做的是将状态持续时间转换为15分钟间隔，并按专家和每天对它们进行分组。

我想要的输出应该如下所示：

df = pd.DataFrame(
    data=[['Mel Gibson', 'German', '2021-9-23 14:15:00', 301 ],
          ['Jim Carrey', 'German', '2021-9-23 14:15:00', 141 ],
          ['Jim Carrey', 'German', '2021-9-23 14:30:00', 900 ],
          ['Mel Gibson', 'German','2021-9-24 13:30:00',12]],
    columns=['specialist', 'Language', 'Interval Start', 'status_duration']
)

所以基本上我需要将状态持续时间中的秒数分成15分钟的间隔，直到没有剩余的持续时间。

编辑：

我的原始数据如下：

    df = pd.DataFrame(
            data=[['Mel Gibson', 'German', '2021-9-23 14:22:38', 301 ],
                  ['Mel Gibson', 'German', '2021-9-23 14:27:40', 4678 ],
                  ['Mel Gibson', 'German','2021-9-24 13:33:22',12]],
            columns=['specialist', 'Language', 'Interval Start', 'status_duration']
        )
        df['Interval Start'] = pd.to_datetime(df['Interval Start'])

Henry的代码只给出了第一行的输出，跳过了第二行。

假设呼叫在10：35：00开始，则该间隔(10：30-10：45)不能超过600秒，因为距离开始时间只有10分钟。

推荐答案

一种方法是利用status_duration，explode结果的商和余数，最后以秒为单位累加时间：

ref = (df.groupby(["specialist", "Language", pd.Grouper(key="Interval Start", freq="D")], as_index=False)
         .agg(status_duration=("status_duration", lambda d: [*([900]*(d.iat[0]//900)), d.iat[0]%900]),
              Interval=("Interval Start", "first"))
         .explode("status_duration"))

ref["Interval"] = ref["Interval"].dt.floor("15min")+pd.to_timedelta(ref.groupby(ref.index).cumcount()*900, unit="sec")

print (ref)

   specialist Language status_duration            Interval
0  Jim Carrey   German             900 2021-09-23 14:15:00
0  Jim Carrey   German             141 2021-09-23 14:30:00
1  Mel Gibson   German             301 2021-09-23 14:15:00
2  Mel Gibson   German              12 2021-09-24 13:30:00

这篇关于 pandas 将通话数据分割为15分钟的间隔的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！