如何在不包括特定值的数据框中获取最小时间值

Posted 2023-03-17

【中文标题】如何在不包括特定值的数据框中获取最小时间值

【英文标题】：How to get the minimum time value in a dataframe with excluding specific value

【发布时间】：2021-04-01 00:10:34

【问题描述】：

我有一个格式如下的数据框。我希望获取每列的最小时间值并将其保存在一个列表中，其中不包括特定时间值，其格式 (00:00:00) 是数据框中任何列中的最小值。

df =  

    10.0.0.155  192.168.1.240   192.168.0.242

0    19:48:46      16:23:40      20:14:07

1    20:15:46      16:23:39      20:14:09

2    19:49:37      16:23:20      00:00:00

3    20:15:08      00:00:00      00:00:00

4    19:48:46      00:00:00      00:00:00

5    19:47:30      00:00:00      00:00:00

6    19:49:13      00:00:00      00:00:00

7    20:15:50      00:00:00      00:00:00

8    19:45:34      00:00:00      00:00:00

9    19:45:33      00:00:00      00:00:00

我尝试使用下面的代码，但它不起作用：

minValues = []

for column in df:

    #print(df[column])

    if "00:00:00" in df[column]:

        minValues.append (df[column].nlargest(2).iloc[-1])

    else:

        minValues.append (df[column].min()) 

print (df)     
   
print (minValues)

【参考方案1】：

想法是将0 替换为缺失值，然后获得最小时间增量：

df1 = df.astype(str).apply(pd.to_timedelta)

s1 = df1.mask(df1.eq(pd.Timedelta(0))).min()
print (s1)
10.0.0.155      0 days 19:45:33
192.168.1.240   0 days 16:23:20
192.168.0.242   0 days 20:14:07
dtype: timedelta64[ns]

或者获得最少的日期时间和最后一次将输出转换为HH:MM:SS 值：

df1 = df.astype(str).apply(pd.to_datetime)

s2 = (df1.mask(df1.eq(pd.to_datetime("00:00:00"))).min().dt.strftime('%H:%M:%S')
print (s2)
10.0.0.155       19:45:33
192.168.1.240    16:23:20
192.168.0.242    20:14:07
dtype: object

或时间：

df1 = df.astype(str).apply(pd.to_datetime)

s3 = df1.mask(df1.eq(pd.to_datetime("00:00:00"))).min().dt.time
print (s3)
10.0.0.155       19:45:33
192.168.1.240    16:23:20
192.168.0.242    20:14:07
dtype: object

【讨论】：

它只给了我第一列“10.0.0.155 19:45:25”的最小时间值。

我试过 "df1 = df.replace("00:00:00", np.nan).min()" 它也给了我第一列的最小时间值

@Elwakdy - 所有列都按HH:MM:SS 格式填充吗？这 3 种解决方案的效果如何？

是的，它按 HH:MM:SS 格式过滤，现在可以使用。我尝试了您的代码的第二选择，它可以工作。

现在，我可以看到我无法在您的网站上提问，能否请您允许我稍后再提问？