如何使用Pandas和Numpy按時(shí)間戳將數(shù)據(jù)以Groupby方式分組

小編給大家分享一下如何使用Pandas和Numpy按時(shí)間戳將數(shù)據(jù)以Groupby方式分組，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

首先說一下需求，我需要將數(shù)據(jù)以分鐘為單位進(jìn)行分組，然后每一分鐘內(nèi)的數(shù)據(jù)作為一行輸出，因?yàn)椴煌瑫r(shí)間的數(shù)據(jù)量不一樣，所以所有數(shù)據(jù)按照最長的那組數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，不足的數(shù)據(jù)以各自的最后一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)足。

之后要介紹一下我的數(shù)據(jù)源，之前沒用的數(shù)據(jù)列已經(jīng)去除，我只留下要用到的數(shù)據(jù)data列和時(shí)間戳time列，時(shí)間戳是以秒計(jì)的，可以看到一共是407454行。

 data     time
0    6522.50 1.530668e+09
1    6522.66 1.530668e+09
2    6523.79 1.530668e+09
3    6523.79 1.530668e+09
4    6524.82 1.530668e+09
5    6524.35 1.530668e+09
6    6523.66 1.530668e+09
7    6522.64 1.530668e+09
8    6523.25 1.530668e+09
9    6523.88 1.530668e+09
10   6525.30 1.530668e+09
11   6525.70 1.530668e+09
...     ...      ...
407443 6310.69 1.531302e+09
407444 6310.55 1.531302e+09
407445 6310.42 1.531302e+09
407446 6310.40 1.531302e+09
407447 6314.03 1.531302e+09
407448 6314.04 1.531302e+09
407449 6312.84 1.531302e+09
407450 6312.57 1.531302e+09
407451 6312.56 1.531302e+09
407452 6314.04 1.531302e+09
407453 6314.04 1.531302e+09
 
[407454 rows x 2 columns]

開始進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，定義一個(gè)函數(shù)，輸入為一個(gè)DataFrame和時(shí)間列的命名。

def getdata_time(dataframe,name):
 dataframe[name] = dataframe[name]/60  #將時(shí)間轉(zhuǎn)換為分鐘
 dataframe[name] = dataframe[name].astype('int64')
 
 datalen = dataframe.groupby(name).count().max()   #獲取數(shù)據(jù)最大長度
 
 timeframe = dataframe.groupby(name).count().reset_index()#為了獲取時(shí)間將分組后時(shí)間轉(zhuǎn)換為DataFrame
 timeseries = timeframe['time']    
 
 array = []   #建立一個(gè)空數(shù)組以便存值
 for time, group in dataframe.groupby(name): 
 
 tmparray = numpy.array(group['data']) #將series轉(zhuǎn)換為數(shù)組并添加到總數(shù)組中
 array.append(tmparray)
 
 notimedata = pandas.DataFrame(array)
 notimedata = notimedata.fillna(method='ffill',axis = 1,limit=datalen[0]) #將缺失值補(bǔ)全
 notimedata[datalen[0]+1] = timeseries  #把時(shí)間添加到最后一列
 
 return notimedata

下面將逐行進(jìn)行分析，首先要以每分鐘為依據(jù)進(jìn)行分組，那么將秒計(jì)的時(shí)間戳除以60變?yōu)榉昼?，轉(zhuǎn)換為int型是為了觀察方便（更改類型是否會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)精度缺失影響結(jié)果并不清楚，如果有了解的人看到歡迎指出，謝謝）。

datalen是我們要用到的每分鐘中最大的數(shù)據(jù)長度，用來作為標(biāo)齊依據(jù)。DataFrame.groupby.count()是分別顯示每組數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，并不是顯示有多少個(gè)分組，如果想要獲取分組后每一組的index就需要用到下一行的reset_index方法，之所以不直接用reset_index而是在count()方法后調(diào)用是因?yàn)間roupby分組后的結(jié)果不是一個(gè)DataFrame，而經(jīng)過count()（不僅僅是count，對分組數(shù)據(jù)操作的方法都可以，只要得出的結(jié)果是與每一組的index一一對應(yīng)即可）操作后就可以得到一個(gè)以index為一列，另一列是count結(jié)果的DataFrame。以下為直接進(jìn)行reset_index操作的報(bào)錯(cuò)：

AttributeError: Cannot access callable attribute 'reset_index' of 'DataFrameGroupBy' objects, try using the 'apply' method

以下為經(jīng)過count操作后的reset_index方法顯示結(jié)果，可以看到一共分為了10397組：

  time data
0   25511135  33
1   25511136  18
2   25511137  25
3   25511138  42
4   25511139  36
5   25511140   7
6   25511141  61
7   25511142  45
8   25511143  46
9   25511144  19
10   25511145  21
...     ...  ...
10387 25521697   3
10388 25521698   9
10389 25521699  16
10390 25521700  13
10391 25521701   4
10392 25521702  34
10393 25521703  124
10394 25521704  302
10395 25521705  86
10396 25521706  52
 
[10397 rows x 2 columns]

提取的timeseries將在最后數(shù)據(jù)整合時(shí)使用?，F(xiàn)在開始將每組數(shù)據(jù)提取，首先建立一個(gè)空的數(shù)組用來存放，然后利用for循環(huán)獲取每一組的信息，time即為分組的index，group即為每一分組的內(nèi)容，將數(shù)據(jù)從group['data']中取出并添加到之前建立的空數(shù)組里，循環(huán)操作過后轉(zhuǎn)換為DataFrame，當(dāng)然這個(gè)DataFrame中包含了大量缺失值，因?yàn)樗牧袛?shù)是以最長的數(shù)據(jù)為準(zhǔn)。如下：

 0    1    2    3   ...  1143 1144 1145 1146
0   6522.50 6522.66 6523.79 6523.79 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
1   6523.95 6524.90 6525.00 6524.35 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
2   6520.87 6520.00 6520.45 6520.46 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
3   6516.34 6516.26 6516.21 6516.21 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
4   6513.28 6514.00 6514.00 6514.00 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
5   6511.98 6511.98 6511.99 6513.00 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
6   6511.00 6511.00 6511.00 6511.00 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
7   6511.70 6511.78 6511.99 6511.99 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
8   6509.51 6510.00 6510.80 6510.80 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
9   6511.36 6510.00 6510.00 6510.00 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
10   6507.00 6507.00 6507.00 6507.00 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
...    ...   ...   ...   ... ...  ...  ...  ...  ...
10386 6333.77 6331.31 6331.30 6333.19 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
10387 6331.68 6331.30 6331.68   NaN ...  NaN  NaN  NaN  NaN
10388 6331.30 6331.30 6331.00 6331.00 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
10389 6330.93 6330.92 6330.92 6330.93 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
10390 6330.83 6330.83 6330.90 6330.80 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
10391 6327.57 6326.00 6326.00 6325.74 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
10392 6327.57 6329.70 6328.85 6328.85 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
10393 6323.54 6323.15 6323.15 6322.77 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
10394 6311.00 6310.83 6310.83 6310.50 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
10395 6311.45 6311.32 6310.01 6310.01 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
10396 6310.46 6310.46 6310.56 6311.61 ...  NaN  NaN  NaN  NaN
 
[10397 rows x 1147 columns]

可以看到行數(shù)是分組個(gè)數(shù)，一共1147列也是最多的那組數(shù)據(jù)長度。

之后我們通過調(diào)用fillna方法將缺失值進(jìn)行填充，method='ffill'是指以缺失值前一個(gè)數(shù)據(jù)為依據(jù),axis = 1是以行為單位,limit是指最大填充長度。最終，把我們之前取得的timeseries添加到最后一列，就得到了需求的最終結(jié)果。

 0    1    2    ...    1145   1146   1148
0   6522.50 6522.66 6523.79  ...   6522.14 6522.14 25511135
1   6523.95 6524.90 6525.00  ...   6520.00 6520.00 25511136
2   6520.87 6520.00 6520.45  ...   6517.00 6517.00 25511137
3   6516.34 6516.26 6516.21  ...   6514.00 6514.00 25511138
4   6513.28 6514.00 6514.00  ...   6511.97 6511.97 25511139
5   6511.98 6511.98 6511.99  ...   6511.00 6511.00 25511140
6   6511.00 6511.00 6511.00  ...   6510.90 6510.90 25511141
7   6511.70 6511.78 6511.99  ...   6512.09 6512.09 25511142
8   6509.51 6510.00 6510.80  ...   6512.09 6512.09 25511143
9   6511.36 6510.00 6510.00  ...   6507.04 6507.04 25511144
10   6507.00 6507.00 6507.00  ...   6508.57 6508.57 25511145
11   6507.16 6507.74 6507.74  ...   6506.35 6506.35 25511146
...    ...   ...   ...  ...     ...   ...    ...
10388 6331.30 6331.30 6331.00  ...   6331.00 6331.00 25521698
10389 6330.93 6330.92 6330.92  ...   6330.99 6330.99 25521699
10390 6330.83 6330.83 6330.90  ...   6327.58 6327.58 25521700
10391 6327.57 6326.00 6326.00  ...   6325.74 6325.74 25521701
10392 6327.57 6329.70 6328.85  ...   6325.00 6325.00 25521702
10393 6323.54 6323.15 6323.15  ...   6311.00 6311.00 25521703
10394 6311.00 6310.83 6310.83  ...   6315.00 6315.00 25521704
10395 6311.45 6311.32 6310.01  ...   6310.00 6310.00 25521705
10396 6310.46 6310.46 6310.56  ...   6314.04 6314.04 25521706
 
[10397 rows x 1148 columns]

以上是“如何使用Pandas和Numpy按時(shí)間戳將數(shù)據(jù)以Groupby方式分組”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！