Python Pandas：计算中间时间条目的总时间增量

发布于03月26日

我有一个像下面这样的人

Date	Name	In/Out	Time
2024-01-01	Homer	IN	07:10
2024-01-01	Homer	OUT	09:30
2024-01-01	Homer	IN	10:00
2024-01-01	Homer	OUT	16:00
2024-01-01	Marge	In	07:15
2024-01-01	Marge	Out	16:10
2024-01-01	Bart	In	07:14
2024-01-01	Bart	Out	10:00
2024-01-01	Bart	In	10:15
2024-01-01	Bart	Out	12:00
2024-01-01	Bart	In	12:30
2024-01-01	Bart	Out	17:00

我的最终目标是计算中间IN/OUT次的总timedelta(total_seconds())，如突出显示的.预期输出如下.

Date	Name	TimeDelta
2024-01-01	Homer	1800
2024-01-01	Bart	2700

我还不知道从哪里开始，也找不到任何其他地方的例子？

示例:

example_df = pd.DataFrame([
    ['2024-01-01', 'Homer', 'in', '07:30'],
    ['2024-01-01', 'Homer', 'out' ,'09:00'],
    ['2024-01-01', 'Homer', 'in' ,'09:30'],
    ['2024-01-01', 'Homer', 'out' ,'16:00'],
    ['2024-01-01', 'Marge', 'in' , '06:20'],
    ['2024-01-01', 'Marge', 'out' ,'16:00'],
    ['2024-01-01', 'Bart', 'in' ,'07:10'],
    ['2024-01-01', 'Bart', 'out' ,'08:00'],
    ['2024-01-01', 'Bart', 'in' ,'08:20'],
    ['2024-01-01', 'Bart', 'out' ,'17:00'],
    ['2024-01-01', 'Barney', 'in' ,'08:10'],
    ['2024-01-01', 'Lisa', 'in' ,'08:05'],
    ['2024-01-01', 'Lisa', 'out' ,'14:00'],
    ['2024-01-01', 'Lisa', 'in' ,'14:15'],
    ['2024-01-01', 'Lisa', 'out' ,'18:10'],
    ['2024-01-01', 'Millhouse', 'out' ,'19:10'],
    ['2024-02-01', 'Homer', 'in', '07:30'],
    ['2024-02-01', 'Homer', 'out' ,'09:00'],
    ['2024-02-01', 'Marge', 'in' , '06:30'],
    ['2024-02-01', 'Marge', 'out' ,'09:10'],
    ['2024-02-01', 'Marge', 'in' ,'10:10'],
    ['2024-02-01', 'Marge', 'out' ,'16:10'],
    ['2024-02-01', 'Bart', 'in' ,'07:10'],
    ['2024-02-01', 'Bart', 'out' ,'15:00'],
    ['2024-02-01', 'Barney', 'in' ,'08:10'],
    ['2024-02-01', 'Lisa', 'in' ,'08:05'],
    ['2024-02-01', 'Lisa', 'out' ,'16:00'],
    ['2024-02-01', 'Millhouse', 'in' ,'08:10'],
    ['2024-02-01', 'Millhouse', 'in' ,'08:10'],
    ['2024-02-01', 'Millhouse', 'in' ,'16:15']],
    columns=['Date', 'Name', 'In/Out', 'Time'])

# cleanup IN/OUT format df['In/Out'] = df['In/Out'].str.upper() out = (df .assign(dt=pd.to_datetime(df['Time'], format='%H:%M')) .groupby(['Date', 'Name']) .apply(lambda g: g['dt'].diff().iloc[1:-1] [g['In/Out'].eq('IN')] .sum().total_seconds()) .reset_index(name='TimeDelta') .query('TimeDelta>0') # optional: remove rows with null TimeDelta )

# cleanup IN/OUT format df['In/Out'] = df['In/Out'].str.upper() m1 = df.sort_values(by='Time').groupby(['Date', 'Name'])['In/Out'].shift(-1).ne(df['In/Out']) out = (df[m1] .assign(dt=pd.to_datetime(df.loc[m1, 'Time'], format='%H:%M')) .groupby(['Date', 'Name']) .apply(lambda g: g['dt'].diff().iloc[1:-1] [g['In/Out'].eq('IN')] .sum().total_seconds()) .reset_index(name='TimeDelta') .query('TimeDelta>0') # optional: remove rows with null TimeDelta )

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