Python 从现有数据框中查找唯一日期并制作具有相应列值的新 CSV

发布于06月01日

我有一个时间序列，每一个都是这样的:

Time	Volume every minute
2023-05-25T00:00:00Z	284
2023-05-25T00:01:00Z	421
.	.
.	.
2023-05-27T23:58:00Z	894
2023-05-27T23:59:00Z	357

我必须通过迭代Time列来创建新的CSV，找到唯一的日期，并每分钟创建具有相应体积值的新列.例如，所需输出:

Date	min1	min2	...	min1440
2023-05-25	284	421	...	578
2023-05-26	512	645	...	114
2023-05-27	894	357	...	765

我能弄到独一无二的日期，但在那之后我就一无所知了.请找到我的示例代码:

import pandas as pd

train_data = pd.read_csv('date25to30.csv')

print(pd.to_datetime(train_data['time']).dt.date.unique())

推荐答案

首先，为将Time列转换为日期时间添加参数parse_dates到read_csv:

train_data = pd.read_csv('date25to30.csv', parse_dates=['Time'])

然后，将HH:MM:SS转换为时间增量，再除以to_timedelta和Series.dt.total_seconds，再除以60，再加上1，从而创建分钟，因为Python 从0开始计算:

minutes = (pd.to_timedelta(train_data['Time'].dt.strftime('%H:%M:%S'))
             .dt.total_seconds()
             .div(60)
             .astype(int)
             .add(1))

最后一次传球到DataFrame.pivot_table分，DataFrame.add_prefix分:

df = (train_data.pivot_table(index=train_data['Time'].dt.date,
                             columns=minutes,
                             values='Volume',
                             aggfunc='sum').add_prefix('min'))
print (df)
Time         min1   min2  min1439  min1440
Time                                      
2023-05-25  284.0  421.0      NaN      NaN
2023-05-27    NaN    NaN    894.0    357.0