概述
date value 2018-02-12 17:30:00 23 2018-02-12 17:34:00 45 2018-02-12 17:36:00 23 2018-02-12 17:45:00 56 2018-02-12 18:37:00 54
所需的熊猫数据帧
date value half_hourly_bucket 2018-02-12 17:30:00 23 17:30-17:59 2018-02-12 17:34:00 45 17:30-17:59 2018-02-12 17:36:00 23 17:30-17:59 2018-02-12 17:45:00 56 17:30-17:59 2018-02-12 18:37:00 54 18:30-18:59
同样明智的是,我有24小时的数据.我不想使用if else循环48次.在熊猫中有没有更好的方法呢？
print (df)
date value
0 2018-02-12 18:00:00 23 <-changed values
1 2018-02-12 17:34:00 45
2 2018-02-12 17:36:00 23
3 2018-02-12 17:45:00 56
4 2018-02-12 18:37:00 54
s = df['date'].dt.floor('30T')
s1 = s.dt.strftime('%H:%M') + '-' + (s + pd.timedelta(29 * 60,unit='s')).dt.strftime('%H:%M')
print (s1)
0 18:00-18:29
1 17:30-17:59
2 17:30-17:59
3 17:30-17:59
4 18:30-18:59
Name: date,dtype: object总结
以上是编程之家为你收集整理的python – 如何在半小时间隔内划分pandas日期时间列全部内容，希望文章能够帮你解决python – 如何在半小时间隔内划分pandas日期时间列所遇到的程序开发问题。
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