熊猫分钟数据列至60分钟列

Question

我已经看过使用转置或数据透视的相关主题，但是无法使其正常工作。 我有两列的数据帧，时间戳和分钟数据。

我想转置数据帧，以便最终得到61列，如下所示；

老DF看起来像

    Date                    Value   
0   2017-01-01 16:45        12  
1   2017-01-01 16:46        22  
    ...                     ...
n   2017-03-01 11:45        12

我希望新的DF本质上是

    DayHour           ...   Minute45   Minute46   ...   
0   2017-01-01 16     ...   12         22         ...
    ...               ...   ...        ...        ...
n   2017-03-01 11     ...   12         ...        ...

我以某种方式设法通过groupby和for循环完成了60分钟，但是我想知道是否有更紧凑的方法来做到这一点。

Answer 1

您可以为DayHour和minutes创建新列，然后旋转表。

df.assign(DayHour = df.Date.dt.floor('h'), minute=df.Date.dt.minute)\
  .pivot(index='DayHour', columns='minute', values='Value')\
  .add_prefix('Minute')

minute               Minute45  Minute46
DayHour                                
2017-01-01 16:00:00      12.0      22.0
2017-03-01 11:00:00      12.0       NaN

Answer 2

以.dt.floor从@TedPetrou与set_index和unstack

In [58]: (df.set_index([df.Date.dt.floor('h'), df.Date.dt.minute])['Value']
            .unstack().add_prefix('Minute'))
Out[58]:
Date                 Minute45  Minute46
Date
2017-01-01 16:00:00      12.0      22.0
2017-03-01 11:00:00      12.0       NaN