python - 如何根据时间间隔拆分 Pandas 数据框

Question

我有一个包含“DATE_TIME”列的 Pandas 数据框。

<表类="s-表"><头><日>DATE_TIME 样本VALUE<正文>2020-12-10 10:52:4813.222020-12-10 10:52:5422.932020-12-10 10:53:0032.27

每当时间间隔大于 5 分钟时，我想将数据帧拆分为不同的数据帧。

我找到了 this post非常有用，但没有解决我的问题，因为它没有创建数据框。我找不到错误:

all_data["DATE_TIME"] = pd.to_datetime(all_data["DATE_TIME"])

group_samples = (all_data["DATE_TIME"].dt.minute > (all_data["DATE_TIME"].dt.minute.shift() + 5)).cumsum()
grouped = all_data["DATE_TIME"].dt.minute.groupby(group_samples)
group_list = [g for k,g in grouped]
group_list[2]

Out[]
1097    53
1100    53
1103    53
1106    54
1109    54
1112    54
1115    54
1118    54
1121    54
1124    54
1127    55
1130    55
...

非常感谢您的帮助!

Answer 1

grouped = all_data["DATE_TIME"].dt.minute.groupby(group_samples) 应该只是 grouped = all_data.groupby(group_samples)

第一个问题是您只对只有几分钟的系列进行分组。因此输出将只有拆分数据帧的分钟数。

将其更改为按 group_samples 对完整数据帧进行分组，即可获得输出中的所有列。