python - 如何在 Pandas 中按小时分组并检查每小时的数据？

Question

我有一个数据框df

hour  calls  received appointment
6:48  4        2         2
4:02  21       3         2
12:52 31       7         4
2:14  32       5         2
6:45  13       3         2

hour 列是string

我想以 1-2,2-3 的格式按小时计算总和和分组。

我的方法是:

df[['hour','calls','received','appointment']].groupby('hour').sum()   

此外，我想每小时检查一次，如果任何一个小时都没有数据，则用零填充。

我希望输出为:

hour calls received appointment
0-1   0     0         0
1-2   0     0         0
2-3   32    5         2
3-4   0     0         0
4-5   21    3         2
5-6   0     0         0
6-7   17    5         4
...

Answer 1

您可以使用 pandas.resmaple以 hour 为基础，然后计算 ['calls','received','appointment'] 的总和，最后将 datetime 重命名为所需格式。

df['time'] = pd.to_datetime(df['hour'])
df = df.set_index('time').resample('H')[['calls','received','appointment']].sum().reset_index()

# rename 2022-07-24 02:00:00 -> (2-3)
df['time'] = df['time'].apply(lambda x: f"{x.hour}-{x.hour+1}")
print(df)

---

     time  calls  received  appointment
0     2-3     32         5            2
1     3-4      0         0            0
2     4-5     21         3            2
3     5-6      0         0            0
4     6-7     17         5            4
5     7-8      0         0            0
6     8-9      0         0            0
7    9-10      0         0            0
8   10-11      0         0            0
9   11-12      0         0            0
10  12-13     31         7            4