Python Pandas – 对 TimeDeltaIndex 进行以分钟为频率的下取整操作

背景

在使用 Pandas 处理时间序列数据时，经常会用到 TimeDeltaIndex 数据类型，它表示一系列时间差值，例如两个日期之间的时间差。在对这种数据类型进行处理时，我们有时需要对时间差值进行下取整操作，例如把每个时间差值下取到最近的分钟。本文将介绍如何使用 Pandas 对 TimeDeltaIndex 进行以分钟为频率的下取整操作。

Pandas TimeDeltaIndex 简介

TimeDeltaIndex 表示一系列日期或时间差值，它是 Pandas 的一个数据类型。可以使用 Pandas 中的 Timedelta 类型来创建 TimeDeltaIndex 类型的数据。例如：

import pandas as pd

# 创建两个日期数据
date1 = pd.Timestamp('2021-01-01 12:00:00')
date2 = pd.Timestamp('2021-01-01 13:00:00')

# 计算两个日期之间的时间差值
timedelta = date2 - date1

print(timedelta)

输出：1 days 01:00:00

上面的代码首先使用 Timestamp 类型创建了两个日期数据，然后使用减法操作符得到了这两个日期之间的时间差值，得到的结果是一个 Timedelta 类型的数据。我们可以发现，这个 Timedelta 类型的数据表示的是一个时间差值，其中包含了天、小时、分钟和秒的信息。

使用 Pandas 进行以分钟为频率的下取整操作

在处理时间序列数据时，我们经常需要将时间差值进行下取整操作。Pandas 提供了多种方式来进行下取整操作，其中一种方式是使用 floor 方法。floor 方法可以将时间差值下取整到指定的时间单位，例如下取整到小时、分和秒等。使用 floor 方法需要指定参数 freq，表示下取整的频率。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个日期数据
date1 = pd.Timestamp('2021-01-01 12:25:00')
date2 = pd.Timestamp('2021-01-01 13:40:00')

# 计算两个日期之间的时间差值
timedelta = date2 - date1

# 将时间差值下取整到分钟
floor_timedelta = timedelta.floor(freq='min')

print(floor_timedelta)

输出：1 days 01:15:00

上面的代码中，我们首先使用 Timestamp 类型创建了两个日期数据，然后使用减法操作符得到了这两个日期之间的时间差值。接着，我们调用了 floor 方法，并将参数 freq 设置为 'min'，表示将时间差值下取整到分钟。最后，我们打印了下取整后的时间差值。

以分钟为频率的下取整实战

假设我们有一份包含用户操作时间的日志数据，数据格式如下：

2021-01-01 12:00:00,user1,click
2021-01-01 12:01:30,user2,scroll
2021-01-01 12:01:50,user3,click
2021-01-01 12:02:20,user1,scroll
2021-01-01 12:05:10,user2,scroll
2021-01-01 12:05:50,user3,click
2021-01-01 12:06:20,user1,click

每行数据包含三个字段，分别是操作时间、用户标识和操作类型。我们需要对这份数据进行以分钟为频率的下取整操作，计算每个时间窗口内不同类型的操作数量。

首先，我们需要将数据读入到 Pandas 的 DataFrame 中：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('log.csv', header=None, names=['time', 'user_id', 'action'])
# 将时间字段转换为 Timestamp 类型
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

print(df)

输出：

                 time  user_id  action
0 2021-01-01 12:00:00    user1   click
1 2021-01-01 12:01:30    user2  scroll
2 2021-01-01 12:01:50    user3   click
3 2021-01-01 12:02:20    user1  scroll
4 2021-01-01 12:05:10    user2  scroll
5 2021-01-01 12:05:50    user3   click
6 2021-01-01 12:06:20    user1   click

可以看到，我们将数据读取到了 DataFrame 中，并将时间字段转换为 Timestamp 类型。

接下来，我们将时间字段作为索引，并按照分钟为频率进行下取整操作：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('log.csv', header=None, names=['time', 'user_id', 'action'])
# 将时间字段转换为 Timestamp 类型，并设置为索引
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df = df.set_index('time')

# 以分钟为频率将时间索引进行下取整
df = df.resample('T').count()

print(df)

输出：

                     user_id  action
time                                
2021-01-01 12:00:00        1       1
2021-01-01 12:01:00        2       2
2021-01-01 12:02:00        1       1
2021-01-01 12:03:00        0       0
2021-01-01 12:04:00        0       0
2021-01-01 12:05:00        2       2
2021-01-01 12:06:00        1       1

可以看到，我们使用 resample 方法将时间索引下取整到分钟，并计算每个时间窗口内的操作数量。最后，我们得到了以分钟为频率进行下取整操作后的结果。