迭代时间序列

Question

以下是我的数据集的示例：

index      time      speed
 0      00:00:00      15
 1      00:00:05      18
 2      00:00:10      23
 3      00:00:15      25
 4      00:00:20      34

我想创建一个for循环，它的功能如下所示：

for i in range (0,5,1):
    if df.speed[i] > df.speed [i+2]:
         print ('Larger')
    else:
         print('Smaller')

但是，我想在FOR循环中引用时间而不是索引。例如：

for t in range (00:00:00, 00:00:20 , 5s):
  if df.speed[t] > df.speed [t+10s]: 
     print ('Larger')
  else:
     print('Smaller')

因此，FOR循环将在一定的t处取速度值，并将10秒后的速度值与其进行比较。如果它更大，那么它打印更大，否则，更小。

我很感谢你的帮助。谢谢。

Answer 1

日期范围(秒)

看来你在使用pandas。如果是这样的话，那么应该看看它的时间序列特性：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html

更具体地说，在pandas.date_range()

import pandas as pd

pd.date_range('00:00:00', '00:00:20', freq='5s')

因为它是date range函数，所以它将返回日期时间

DatetimeIndex(['2019-03-06 00:00:00',
               '2019-03-06 00:00:05',
                ...,
               '2019-03-06 00:00:20'], dtype='datetime64[ns]', freq='5S')

从这里开始，只需使用.strftime()获取您想要的内容：

pd.date_range('00:00:00', '00:00:20', freq='5s').strftime('%H:%M:%S')

返回

Index(['00:00:00', '00:00:05', ..., '00:00:20'], dtype='object')

按时间访问数据

之后，为了使用此索引访问数据，您有两个选项：

1. 使用.loc查找这一次所在的行：

for time in pd.date_range('00:00:00', '00:00:20', freq='5s').strftime('%H:%M:%S'):
    if (df.loc[df['time'] == time, 'speed'] ..):

1. 通过使用set_index()重新定义dataframe索引，然后按时间直接访问它：

df.set_index('time', inplace=True)
for time in pd.date_range('00:00:00', '00:00:20', freq='5s').strftime('%H:%M:%S'):
    if (df.speed[time] ...):

编辑以解决评论问题

使用strftime()之后，它将被转换为字符串。您可以将它转换回添加10秒如下：

df.speed[(pd.to_datetime(time) + pd.to_timedelta(10, unit='s')).strftime('%H:%M:%S')].

或者：

for time in pd.date_range('00:00:00', '00:00:20', freq='5s'):
    if (df.speed[time.strftime('%H:%M:%S')]>df.speed[(time + pd.to_timedelta(10, unit='s')).strftime('%H:%M:%S')]):