熊猫24小时数据的分离

Question

我的数据基本上是这样的：

19:05:09    86
19:10:09    86
19:15:09    85
19:20:09    84
..
18:55:10    165
19:00:10    164
19:05:10    163

这是24小时的数据。我更改为列到日期时间来处理数据，但是这都是相同的一天，我需要排序数据。我是说，在00以后一定是另一天了。有办法这么做吗？

当然，我可以像这样分割数据：

data2[(data.times >= data['times'][0])] # first day
data2[(data2.times < data2['times'][0])] # and second day

再加一天到第二天。

然而，数据包括几天和所有时间列的相同格式。我必须按照日期时间列的第一个值，一天一天地分割数据24小时版本(很明显，数据中不存在只有小时的数据)。做这件事最好的方法是什么？

Answer 1

这里有一种方法

import io
data= '''times
19:05:09
19:10:09
23:55:09
00:00:09
19:05:09
19:10:09
23:55:09
00:00:09
19:05:09
19:10:09
23:55:09
00:00:09
'''
df = pd.read_csv(io.StringIO(data), sep=' \s+', engine='python')
df['count'] = df.loc[df['times'].str[0:5]=='00:00'].groupby(df['times'].str[0:5]=='00:00').cumcount() + 1

# Then back or forward fill as needed
df['count'] = df['count'].bfill()
df['count'].ffill().fillna(0)

           times  count
    0   19:05:09  1.000
    1   19:10:09  1.000
    2   23:55:09  1.000
    3   00:00:09  1.000
    4   19:05:09  2.000
    5   19:10:09  2.000
    6   23:55:09  2.000
    7   00:00:09  2.000
    8   19:05:09  3.000
    9   19:10:09  3.000
    10  23:55:09  3.000
    11  00:00:09  3.000