在 Pandas 中创建时间范围

Posted 2023-03-11

【中文标题】在 Pandas 中创建时间范围

【英文标题】：Create Time Ranges in Pandas

【发布时间】：2020-01-30 07:11:26

【问题描述】：

我想对这个问题应用类似的方法Select DataFrame rows between two dates 但有时间范围。

我有一个关于餐厅订单的数据集，其中包含时间和订单类型。早餐、午餐和晚餐有一个时间间隔。

时间间隔：

早餐：(8:00:00 - 12:00:00) 午餐：(12:00:01-16:00:00) 晚餐： (16:00:01-20:00:00)

数据集示例：

order_type  time
0   Lunch   13:24:30
1   Dinner  18:28:43
2   Dinner  17:17:44
3   Lunch   15:46:28
4   Lunch   12:33:48
5   Lunch   15:26:11
6   Lunch   13:04:13
7   Lunch   12:13:31
8   Breakfast   08:20:16
9   Breakfast   08:10:08
10  Dinner  18:08:27
11  Breakfast   10:42:15
12  Dinner  19:09:17
13  Dinner  18:28:43
14  Breakfast   09:21:07

我的time 列最初的类型是object，我将其转换为timedelta64[ns]。

我想创建三个时间范围，每个order_type 一个。然后使用它们来验证我的数据集的准确性。

当我拥有三个范围时，我可以运行类似下面的for loop：

for order in dirtyData['order_type']:
    for time in dirtyData['time']:
        if order=='Breakfast' and time not in BreakfastRange:
            *do something*

我提到了documentation 和这个post。申请between_time，但我不断收到错误。

【参考方案1】：

你可以使用pd.cut:

# threshold for time range
bins = pd.to_timedelta(['8:00:00', '12:00:00', '16:00:00', '20:00:00'])

# cut:
df['order_type_gt'] = pd.cut(df['time'],
                             bins, 
                             labels=['Breakfast','Lunch', 'Dinner'], 
                             include_lowest=True)

输出：

   order_type     time order_type_gt
0       Lunch 13:24:30         Lunch
1      Dinner 18:28:43        Dinner
2      Dinner 17:17:44        Dinner
3       Lunch 15:46:28         Lunch
4       Lunch 12:33:48         Lunch
5       Lunch 15:26:11         Lunch
6       Lunch 13:04:13         Lunch
7       Lunch 12:13:31         Lunch
8   Breakfast 08:20:16     Breakfast

【讨论】：

很好，7 秒

对不起，我不明白你的解决方案。什么是ranges，什么是bins？

【参考方案2】：

我们可以使用pd.cut，那么你只需要将输出与你原来的order_type相匹配

pd.cut(df.time,pd.to_timedelta(['00:00:00','12:00:00','16:00:00','23:59:59']),labels=['B','L','D'])

【讨论】：

完美运行，谢谢。我对代码的简单程度感到惊讶。