Python 如何从SQL like子句生成新的数据帧？

我有一个这样的数据帧。我们称之为df1：

  zone          script    datetimecomplete
0   2.0       Consumers 2018-05-03 16:09:48
1   2.0       Inventory 2018-05-03 16:09:48
2   2.0  Orders_Details 2018-05-03 16:09:48
3   3.0       Consumers 2018-05-03 16:09:48
4   3.0       Inventory 2018-05-03 16:09:48
5   3.0  Orders_Details 2018-05-03 16:09:48
6   6.0        Birthday 2018-05-03 16:09:48

我必须基于df1创建另一个数据帧df2。要求是，对于每个“区域”和“脚本”列，我需要生成过去24小时内的脚本计数，只需要比较日期而不是时间戳。只需要在datetimecomplete列为今天减去1天的位置追加行

df2需要有4列：

[zone, script, datetimecomplete, totalcount]

区域-与df1相同 脚本-与df1相同 datetimecomplete-当前日期减去1天需要追加到df2中 totalcount-需要是从今天起的最后24小时内每个脚本的计数

df2的示例：

 zone          script    datetimecomplete    totalcount
  2.0       Consumers 2018-05-02 16:09:48     2
  2.0       Inventory 2018-05-02 16:09:48     1
  2.0  Orders_Details 2018-05-02 16:09:48     1
  3.0       Consumers 2018-05-02 16:09:48     1
  3.0       Inventory 2018-05-02 16:09:48     1
  3.0  Orders_Details 2018-05-02 16:09:48     4
  6.0        Birthday 2018-05-02 16:09:48     6

我不知道该怎么做

到目前为止，代码为我获取计数，但不是df1最近24小时的计数，也没有创建totalcount列：

我正在尝试完成的SQL查询示例：

select df1.zone, df1.script, currentdate - 1 as [datetimecomplete], count(df1.zone) as [TotalCount]

from [df1] as a

where df1.datetimecomplete = currentdate - 1

group by df1.zone, df1.script

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先谢谢你

因此，如果我理解，为了解决您的问题，您可以在24小时内创建一个掩码，从df1中选择过去24小时内的数据：

h24_ago = (pd.Timestamp.today() - pd.Timedelta(days=1)).date() # time 24h ago
mask_24h = df1['datetimecomplete'] >= h24_ago

然后，要创建df2，您可以使用groupby，但我会这样做：

df2 = df1[mask_24h ].groupby(['zone','script']).\
         count().reset_index().rename(columns = {'datetimecomplete':'totalcount'})

在这里，您使用df1[mask_date]在过去24小时内从df1中选择数据，然后按“区域”和“脚本”分组并继续计数。reset_index允许保留其他列并重命名为rename。现在您只是缺少了“datetimecomplete”列，因此请执行以下操作：

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希望它能工作

示例中显示的df1是否足以生成df2？我的意思是，我没有看到生日脚本的6个计数。@HarvIpan 6不是计数，而是一个内部代码。我想有足够的理由让df2I实际上是指totalcount作为生日礼物。嗨，谢谢你的回复，这就是我需要的。但是，日期比较不起作用。当没有记录少于今天减去df1中的1天时，我的总数仍然是1。计数应该是零。有没有办法只比较日期而不比较时间戳？@RustyShackleford我不太明白，当你说日期时，你指的是当天？就像你想让所有的脚本都在昨天运行，或者从现在到昨天午夜运行？没错，我指的是当天。我认为脚本在现在和昨天午夜之间运行。@RustyShackleford看到了我的编辑，但我想你是按照你的回复做的，因为：

df2 = df1[mask_24h ].groupby(['zone','script']).\
         count().reset_index().rename(columns = {'datetimecomplete':'totalcount'})

df2['datetimecomplete'] = h24_ago