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社区首页 >问答首页 >如何计算成对的时间- python数据

问如何计算成对的时间- python数据
EN

Stack Overflow用户
提问于 2022-11-30 07:48:44
回答 1查看 49关注 0票数 0

我有一个包含数据的数据框架：

superior

  • Application编号
  • 事务组可以在一个事务组中不同，
  • 创建了时间数据时间
  • 状态应用程序或计算。

我想计算状态应用程序中每对创建时间之间的时间--计算。数据中没有列‘对’，为了更好地理解我把它们标为A，B，C的顺序。

代码语言：javascript
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pairs   Transaction group   Application number  Created time    Status
A   221110000363    HB202211100902000100    2022-11-10 09:05    application
A   221110000363    HB202211100902000100    2022-11-10 13:42    calculation
B   221110000363    HB202211100902000200    2022-11-10 14:02    application
B   221110000363    HB202211100902000200    2022-11-10 14:07    calculation
C   221110000363    HB202211100902000200    2022-11-10 14:43    application
C   221110000363    HB202211100902000200    2022-11-10 15:03    calculation

我试图将其拆分到两个df上:一个包含事务组的所有应用程序- df1：

代码语言：javascript
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pairs   Transaction group   Application number  start_time  Status
A   221110000363    HB202211100902000100    2022-11-10 09:05    application
B   221110000363    HB202211100902000200    2022-11-10 14:02    application
C   221110000363    HB202211100902000200    2022-11-10 14:43    application

另一种是所有的计算- df2：

代码语言：javascript
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pairs Transaction group Application number  stop_time   Status
    A   221110000363    HB202211100902000100    2022-11-10 13:42    calculation
    B   221110000363    HB202211100902000200    2022-11-10 14:07    calculation
    C   221110000363    HB202211100902000200    2022-11-10 15:03    calculation

在df1中创建时间，我将其重命名为‘statrt_time’，在df2中改名为‘stop_time’，但之后我不知道如何合并这两个数据帧，在一行中，我将有一对数据帧，包含两次--开始和停止。同样重要的是，它必须是“事务组”和“应用程序号”的组。

我在寻找这样的结果：

代码语言：javascript
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pairs   Transaction group   Application number  start_time  stop_time
A   221110000363    HB202211100902000100    2022-11-10 09:05    2022-11-10 13:42
B   221110000363    HB202211100902000200    2022-11-10 14:02    2022-11-10 14:07
C   221110000363    HB202211100902000200    2022-11-10 14:43    2022-11-10 15:03

编辑：

逻辑对对：

在一个事务组中，我正在查找应用程序编号，为此，我正在寻找列“Status”中的第一个最低日期时间，其中值是‘application’，然后是第一个最低日期时间，其中‘Status’值是‘计算’。这是第一对。第二对是状态应用程序中的第二最低日期时间，然后是状态计算中的第二最低日期时间。这是第二对。

EDIT2

数据：

代码语言：javascript
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Application number  Created time        Transaction group   Status
HB202211100902000100    2022-11-10 09:05    221110000363    application
HB202211100902000100    2022-11-10 13:42    221110000363    calculation
HB202211100902000100    2022-11-10 14:02    221110000363    application
HB202211100902000100    2022-11-10 14:07    221110000363    calculation
HB202211100902000100    2022-11-10 14:43    221110000363    application
HB202211100902000100    2022-11-10 15:03    221110000363    calculation
HB202211100902000100    2022-11-10 16:24    221110000363    application
HB202205152239000200    2022-05-15 22:53    220515000252    application
HB202205152239000200    2022-05-16 14:57    220515000252    calculation
HB202205152253000100    2022-05-15 22:56    220515000252    application
HB202205152253000100    2022-05-16 14:56    220515000252    calculation
HB202205152257000100    2022-05-15 22:57    220515000252    application
HB202205152257000100    2022-05-16 14:56    220515000252    calculation
HB202205152259000100    2022-05-15 23:00    220515000252    application
HB202205152259000100    2022-05-16 14:56    220515000252    calculation
HB202205152301000100    2022-05-15 23:02    220515000252    application
HB202205152301000100    2022-05-16 14:56    220515000252    calculation
HB202205152302000100    2022-05-15 23:04    220515000252    application
HB202205152302000100    2022-05-16 14:55    220515000252    calculation
HB202205152305000100    2022-05-15 23:07    220515000252    application
HB202205152305000100    2022-05-16 14:55    220515000252    calculation
HB202205152307000100    2022-05-15 23:09    220515000252    application
HB202205152307000100    2022-05-16 14:54    220515000252    calculation
HB202205152312000100    2022-05-15 23:13    220515000252    application
HB202205152312000100    2022-05-16 14:54    220515000252    calculation
HB202205152313000100    2022-05-15 23:17    220515000252    application
HB202205152313000100    2022-05-16 14:54    220515000252    calculation

所以我用这个：

代码语言：javascript
复制
> df['pairs'] = df.groupby(['Status']).cumcount()

我的数据看起来是：

代码语言：javascript
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Application number  Created time    Transaction group   Status  pairs
0   HB202211100902000100    2022-11-10 09:05:28     221110000363    application     0
1   HB202211100902000100    2022-11-10 13:42:44     221110000363    calculation     0
2   HB202211100902000100    2022-11-10 14:02:43     221110000363    application     1
3   HB202211100902000100    2022-11-10 14:07:16     221110000363    calculation     1
4   HB202211100902000100    2022-11-10 14:43:54     221110000363    application     2
5   HB202211100902000100    2022-11-10 15:03:06     221110000363    calculation     2
6   HB202211100902000100    2022-11-10 16:24:26     221110000363    application     3
7   HB202205152239000200    2022-05-15 22:53:18     220515000252    application     4
8   HB202205152239000200    2022-05-16 14:57:14     220515000252    calculation     3
9   HB202205152253000100    2022-05-15 22:56:11     220515000252    application     5
10  HB202205152253000100    2022-05-16 14:56:55     220515000252    calculation     4
11  HB202205152257000100    2022-05-15 22:57:58     220515000252    application     6
12  HB202205152257000100    2022-05-16 14:56:47     220515000252    calculation     5

所以问题从第三对开始。

使用枢轴后：

代码语言：javascript
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df = (df.pivot(index=['pairs', 'Transaction group', 'Application number'], columns='Status', values='Created time'))

数据显示：

代码语言：javascript
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                                 Status     application             calculation
pairs   Transaction group   Application number      
0   221110000363    HB202211100902000100    2022-11-10 09:05:28     2022-11-10 13:42:44
1   221110000363    HB202211100902000100    2022-11-10 14:02:43     2022-11-10 14:07:16
2   221110000363    HB202211100902000100    2022-11-10 14:43:54     2022-11-10 15:03:06
3   220515000252    HB202205152239000200    NaT                     2022-05-16 14:57:14
        221110000363    HB202211100902000100    2022-11-10 16:24:26     NaT
4   220515000252    HB202205152239000200    2022-05-15 22:53:18     NaT
                        HB202205152253000100    NaT                     2022-05-16 14:56:55
5   220515000252    HB202205152253000100    2022-05-15 22:56:11     NaT
                        HB202205152257000100    NaT                     2022-05-16 14:56:47

所以，在我看来，最重要的是做一个好的配对。

python
pandas
dataframe
group-by
EN

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2022-11-30 07:55:13

使用枢轴并重命名：

代码语言：javascript
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df['pairs'] = df.groupby('Status').cumcount()

(df.pivot(index=['pairs', 'Transaction group', 'Application number'],
         columns='Status', values='Created time')
   .rename(columns={'application': 'start_time', 'calculation': 'end_time'})
   .reset_index()
)

输出：

代码语言：javascript
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Status pairs  Transaction group    Application number          start_time            end_time
0          A       221110000363  HB202211100902000100 2022-11-10 09:05:00 2022-11-10 13:42:00
1          B       221110000363  HB202211100902000200 2022-11-10 14:02:00 2022-11-10 14:07:00
2          C       221110000363  HB202211100902000200 2022-11-10 14:43:00 2022-11-10 15:03:00
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EN
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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/74624381

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