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熊猫:分组和重新索引后在行之间操作

dataframe pandas python

Sachin Myneni · 技术社区 · 7 年前

 x.head()
         id                       jname  wbdqueue_id       startdatetime  \
59  1341127   ondemand_build_baspen-w7g        26581 2017-07-31 23:14:56
60  1341126      ondemand_qa_qforchecka        26581 2017-07-31 23:15:35
61  1341125      ondemand_build_bchecka        26581 2017-07-31 23:14:56
63  1341123   ondemand_build_baspen-w7f        26581 2017-07-31 23:10:05
64  1341122  ondemand_update_waspen-w7a        26581 2017-07-31 23:09:32

           enddatetime
59 2017-07-31 23:19:12
60 2017-07-31 23:34:12
61 2017-07-31 23:15:30
63 2017-07-31 23:14:56
64 2017-07-31 23:10:00

我想,对于每个wbdqueue\u id,得到 开始日期 ondemand_update_waspen-w7a和 ondemand\u build\u baspen-w7g的。怎么做?

开始日期 和 结束日期时间 jname 这样我就可以找到这两个的开始和结束时间戳我需要。但当我这样做时,所有其他值都变成NaN或NaT(对于时间列)。

-萨钦

3 回复 | 直到 7 年前

piRSquared 7 年前

df.set_index('jname').groupby('wbdqueue_id').apply(
    lambda x: x.at['ondemand_update_waspen-w7a', 'startdatetime'] \
            - x.at['ondemand_build_baspen-w7f', 'enddatetime']
)

wbdqueue_id
26581   -1 days +23:54:36
dtype: timedelta64[ns]

Abdou 7 年前

我将用所描述的逻辑编写一个函数,使事情非常明确,后续代码易于遵循:

import pandas as pd


def get_time_diff(dff):
    start_time = dff[dff.jname.eq('ondemand_update_waspen-w7a')].startdatetime.values[0]
    end_time = dff[dff.jname.eq('ondemand_build_baspen-w7g')].enddatetime.values[0]
    return pd.Timedelta(end_time - start_time)

然后您可以在 group-by 操作:

df.groupby('wbdqueue_id').apply(get_time_diff)

这将产生:

wbdqueue_id
26581   00:09:40
dtype: timedelta64[ns]

end_time - start_time ,因为从逻辑上讲,您希望返回正的时间增量,并且结束时间始终大于开始时间。

我希望这是有目的的。

BENY 7 年前

df1=df.loc[df.jname.isin(['ondemand_update_waspen-w7a','ondemand_build_baspen-w7f']),:]
df1.groupby('wbdqueue_id').apply(lambda x:x.startdatetime-x.enddatetime.shift())[4]


Out[467]: 
wbdqueue_id
26581.0   -1 days +23:55:00
Name: 4, dtype: timedelta64[ns]

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