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我正在尝试在 Python 中查找连续的日期时间。我到了这样的地步,我能够通过循环找到每一行是否冲突,但我仍然坚持如何找出一个事件是否是并发的。关于如何完成此任务的任何建议?也对类似的方法持开放态度!
并发是指 Name 和 Event Date 相同且连续冲突计数 >= 3。
示例数据 1:
当前代码:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel(r'[Path]\TestConcurrent.xlsx')
df['Start'] = df['Event Start']
df['End'] = df['Event End']
df['conflict'] = len(df)
#Edit from answer
df['concurrent'] = df.groupby(['Name','Event Date','conflict'])['Event ID'].transform('count').ge(3)
print(df)
当前输出:
[![在此处输入图片描述][1]][1]
预期输出:
[![在此处输入图片描述][2]][2]
最佳答案
好的,最后的方法!如果我理解,那么您并不关心“连续”列,您只想了解连续 3 个重叠的窗口。这是一种尝试立即回答该问题的方法。它通过了两个测试数据集(感谢编辑!)
import pandas as pd
import numpy as np
import itertools
import io
#Creating the test df you provided
df = pd.read_csv(io.StringIO("""
Event ID;Name;Date;Event Start;Event End
123;Hoper, Charles;8/4/20;8/4/20 8:30 AM;8/4/20 10:30 AM
456;Hoper, Charles;8/4/20;8/4/20 8:50 AM;8/4/20 9:20 AM
789;Hoper, Charles;8/4/20;8/4/20 8:30 AM;8/4/20 10 AM
1011;Perez, Daniel;8/10/20;8/10/20 9 AM;8/10/20 11 AM
1213;Shah, Kim;8/5/20;8/5/20 12 PM;8/5/20 1 PM
1415;Shah, Kim;8/5/20;8/5/20 12:30 PM;8/5/20 1 PM
"""),sep=';')
#Overridding with The second test df
df = pd.read_csv(io.StringIO("""
Event ID;Name;Date;Event Start;Event End
88;Cooper, Herbert;10/20/20;10/20/20 8:10 AM;10/20/20 9:48 AM
99;Cooper, Herbert;10/20/20;10/20/20 9:19 AM;10/20/20 11:30 AM
10;Cooper, Herbert;10/20/20;10/20/20 11:52 AM;10/20/20 1:26 PM
11;Cooper, Herbert;10/20/20;10/20/20 1:22 AM;10/20/20 2:15 PM
12;Cooper, Herbert;10/20/20;10/20/20 3:23 PM;10/20/20 4:10 PM
"""),sep=';')
df['Event Start'] = pd.to_datetime(df['Event Start'])
df['Event End'] = pd.to_datetime(df['Event End'])
df['overlap'] = False
#Iterating line by line keeping track of whether 3 conflicts are found
last_name = None
last_date = None
last_end = pd.Timestamp.max
num_consecutive = 0
for i,r in df.iterrows():
streak_continues = all([
last_name == r['Name'],
last_date == r['Date'],
r['Event Start'] < last_end,
])
if not streak_continues:
if num_consecutive >= 3:
df.loc[
df['Name'].eq(last_name) & df['Date'].eq(last_date),
'overlap'
] = True
num_consecutive = 0
last_name = r['Name']
last_date = r['Date']
last_end = r['Event End']
num_consecutive += 1
df
关于pandas - 并发冲突,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/69903527/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!