python：使用timestamp列为行分配时间容器

我有一个数据集，其中包含一些数值观测值，以及它的开始和结束时间。我试图为每个观察分配一个bin，每个bin为5分钟，如果事务在该时间间隔内启动，则应分配该时间。（我在熊猫身上探索了重采样选项，但在那里我找不到一种方法来保留观察的独特属性，例如数量）

期望的产出是

id       start           end                 amt count    bin 
1004 2017-07-01 08:02:30 2017-07-01 10:02:30 250   1      08:00

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您可以拼接开始时间戳字符串并向下舍入到最接近的5分钟间隔：

def binify(timestamp):
    h, m, s = timestamp.split()[1].split(':')
    m = int(m)
    m = m - (m % 5) 
    return h + ':' + str(m).zfill(2)

df['bin'] = [binify(x) for x in df['start']]

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考虑到数据可以直接以datetime格式使用，我使用dt来访问时间

def makebins(x):
    x=pd.to_datetime(x)
    return str(x.hour) + ":" + str(int(x.minute/5)*5)

df["bins"] = df['start'].apply(makebins)

def makebins(x):
    x=pd.to_datetime(x)
    return str(x.hour) + ":" + str(int(x.minute/5)*5)

df["bins"] = df['start'].apply(makebins)