本文介绍了 pandas -按连续日期时间段分组的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着跟版网的小编来一起学习吧！
问题描述
我有一个 pandas 数据帧，如下所示：
KEY START END VALUE
0 A 2017-01-01 2017-01-16 2.1
1 B 2017-01-01 2017-01-23 4.3
2 B 2017-01-23 2017-02-10 1.7
3 A 2017-01-28 2017-02-02 4.2
4 A 2017-02-02 2017-03-01 0.8
groupby在KEY和sum在VALUE上，但仅在连续的时间段上。例如，在上面的示例中，我希望获得：
KEY START END VALUE
0 A 2017-01-01 2017-01-16 2.1
1 A 2017-01-28 2017-03-01 5.0
2 B 2017-01-01 2017-02-10 6.0
A有两个组。
我希望避免FOR循环，因为数据帧有数千万行。
推荐答案
按组比较shiftedSTART列创建帮助器Series并将其用于groupby：
s = df.loc[df.groupby('KEY')['START'].shift(-1) == df['END'], 'END']
s = s.combine_first(df['START'])
print (s)
0 2017-01-01
1 2017-01-23
2 2017-01-23
3 2017-02-02
4 2017-02-02
Name: END, dtype: datetime64[ns]
df = df.groupby(['KEY', s], as_index=False).agg({'START':'first','END':'last','VALUE':'sum'})
print (df)
KEY VALUE START END
0 A 2.1 2017-01-01 2017-01-16
1 A 5.0 2017-01-28 2017-03-01
2 B 6.0 2017-01-01 2017-02-10
这篇关于 pandas -按连续日期时间段分组的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持跟版网！
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