Python 如何基于datetime之间的差异合并dataframe中的组行？

我有一个

dataframe

，每行包含事件，有

Start

和

End

datatime

import pandas as pd
import datetime
df = pd.DataFrame({ 'Value' : [1.,2.,3.], 
'Start' : [datetime.datetime(2017,1,1,0,0,0),datetime.datetime(2017,1,1,0,1,0),datetime.datetime(2017,1,1,0,4,0)], 
'End' : [datetime.datetime(2017,1,1,0,0,59),datetime.datetime(2017,1,1,0,5,0),datetime.datetime(2017,1,1,0,6,00)]},
index=[0,1,2])

df
Out[7]: 
                  End               Start  Value
0 2017-01-01 00:00:59 2017-01-01 00:00:00    1.0
1 2017-01-01 00:05:00 2017-01-01 00:01:00    2.0
2 2017-01-01 00:07:00 2017-01-01 00:06:00    3.0

我想对连续行进行分组，其中连续行的

End

和

Start

之间的差异小于给定的

timedelta

。 e、 g.在这里，对于5秒的时间增量，我希望将索引为

0,1

的行分组，如果时间增量为2分钟，则应生成行

0,1,2

解决方案是使用

.shift（）

将连续行与其移位版本进行比较，但是，如果需要合并两行以上的组，则需要多次迭代比较

---

由于我的df非常大，这不是一个选项。

我假设您尝试根据时差进行聚合

marker = 60
df = df.assign(diff=df.apply(lambda row:(row.End - row.Start).total_seconds() <= marker, axis=1))

for g in df.groupby('diff'):
   print g[1]


                  End               Start  Value   diff
1 2017-01-01 00:05:00 2017-01-01 00:01:00    2.0  False
2 2017-01-01 00:06:00 2017-01-01 00:04:00    3.0  False
                  End      Start  Value  diff
0 2017-01-01 00:00:59 2017-01-01    1.0  True

marker=60
df=df.assign（diff=df.apply（lambda row:（row.End-row.Start）.total_seconds（）我假设您尝试根据时差进行聚合

marker = 60
df = df.assign(diff=df.apply(lambda row:(row.End - row.Start).total_seconds() <= marker, axis=1))

for g in df.groupby('diff'):
   print g[1]


                  End               Start  Value   diff
1 2017-01-01 00:05:00 2017-01-01 00:01:00    2.0  False
2 2017-01-01 00:06:00 2017-01-01 00:04:00    3.0  False
                  End      Start  Value  diff
0 2017-01-01 00:00:59 2017-01-01    1.0  True

marker=60
df=df.assign（diff=df.apply（lambda row:（row.End-row.Start）.total_seconds（）
threshold=datetime.timedelta（分钟=5）
df['delta']=df['End']-df['Start']
df['group']=（df['delta']-df['delta'].shift（-1）
threshold=datetime.timedelta（分钟=5）
df['delta']=df['End']-df['Start']
df['group']=（df['delta']-df['delta'].shift（-1）可能只是我的问题，但我不知道你在寻找什么样的输出来显示你的预期输出。/\u \。抱歉，伙计们，迟到了：（我正在添加所需的输出，可能只是我，但我不知道你在寻找什么样的输出来显示你的预期输出。/\u \。抱歉，伙计们，迟到了：（我正在添加所需的输出