날씨 "이벤트"는 팬더의 시간차에 따라 그룹화됩니다.

Question

나는 역 식별자 코드 ('usaf')와 날짜로 구성된 지표 기상 관측치 (fzraHrObs)의 데이터 프레임을 가지고 있습니다. fzraHrObs에는 기상 데이터의 여러 열이 있습니다. 내가 원하는

usaf  dat 
716270 2014-11-23 12:00:00 
      2015-12-20 08:00:00 
      2015-12-20 12:00:00 
716280 2015-12-19 08:00:00 
      2015-12-19 09:00:00 

관찰이 같은 이벤트의 이전 관측 카운트 후 < 6 시간 발생하는 역으로 '이벤트'로 그룹에 이러한 관찰을 : 같은 역 코드와 날짜 (날짜 오브젝트)를 찾습니다. 그런 다음 이벤트의 시작 시간, 종료 시간 및 수를 데이터 프레임에 출력하려고합니다. 위의 예제 데이터를 감안할 때,이 같은 것을보고 출력을 싶습니다

usaf  eventNum start    end      count 
716270 1   2014-11-23 12:00:00 2014-11-23 12:00:00  1 
      2   2015-12-20 09:00:00 2015-12-20 12:00:00  2  
716280 1   2015-12-19 08:00:00 2015-12-19 09:00:00  2 

을 나는 현재 루프와 dicts하지만 팬더 물건을 전환하기 일하고 그것이이었다 때문에 경우에 대한/함께이 일을 해요 훨씬 더 효율적입니다.

내 초기 생각은 각 행을 그룹별로 그룹화하고 몇 시간 만에 한 번씩 차이를 쳐서 이것을 보여주는 열 'diff'가 있습니다. 나는 이벤트 시작/종료/지속 시간을 얻는 방법을 알아 내는데 어려움을 겪고있다. 나는 fzraHrObs [fzraHrObs [ 'diff']> = 6]와 관련된 뭔가도 포함될 것으로 추측하고 있습니다.

Answer 1

귀하의 의견에 대한 답은 단순히 이전 이벤트로 돌아 가야하므로 루프를 피하는 것이 쉽다는 것을 의미합니다.

df['new_event'] = df.groupby('usaf')['dat'].apply(lambda s: s.diff().dt.seconds > 6*3600) 

출력 :

 usaf     dat new_event 
0 716270 2014-11-23 12:00:00  False 
1 716270 2015-12-20 08:00:00  True 
2 716270 2015-12-20 12:00:00  False 
3 716280 2015-12-19 08:00:00  False 
4 716280 2015-12-19 09:00:00  False 

는 True 값에서 이벤트의 수를 증가 :

df['event'] = df.groupby('usaf')['new_event'].cumsum().astype('int') 

출력 : 이벤트로

 usaf     dat new_event event 
0 716270 2014-11-23 12:00:00  False  0 
1 716270 2015-12-20 08:00:00  True  1 
2 716270 2015-12-20 12:00:00  False  1 
3 716280 2015-12-19 08:00:00  False  0 
4 716280 2015-12-19 09:00:00  False  0 

이제 그룹 및 agg를 사용하려면 시작과 끝 날짜를 얻을 first 및 last를 포함한 여러 기능을 적용

df.groupby(['usaf', 'event'])['dat'].agg(['first', 'last', 'count']) 

출력 :

      first    last count 
usaf event            
716270 0  2014-11-23 12:00:00 2014-11-23 12:00:00  1 
     1  2015-12-20 08:00:00 2015-12-20 12:00:00  2 
716280 0  2015-12-19 08:00:00 2015-12-19 09:00:00  2 

모든 것은이 인덱스를 정리 할 일은 남아!