在數據框中選擇時間窗口

Question

我有一個數據幀，df，看起來像這樣：

                     HeartRate_smooth
2018-01-01 00:07:00  58.000000
2018-01-01 00:13:00  59.333333
2018-01-01 00:14:00  57.333333
2018-01-01 00:20:00  59.333333
2018-01-01 00:21:00  59.333333
2018-01-01 00:22:00  57.333333
2018-01-01 00:34:00  59.666667
2018-01-01 00:36:00  58.666667
2018-01-01 00:37:00  57.666667
2018-01-01 00:38:00  55.000000
2018-01-01 00:39:00  58.333333
2018-01-01 01:03:00  57.666667
2018-01-01 01:08:00  59.666667
2018-01-01 01:09:00  56.333333
2018-01-01 01:10:00  54.666667
2018-01-01 01:32:00  59.666667
2018-01-01 01:33:00  57.000000
2018-01-01 01:34:00  54.333333
2018-01-01 01:56:00  56.000000
2018-01-01 01:57:00  58.000000
2018-01-01 01:58:00  59.000000
2018-01-01 02:03:00  59.666667
2018-01-01 02:07:00  58.666667
2018-01-01 03:00:00  59.666667
2018-01-01 03:09:00  59.333333
2018-01-01 03:10:00  58.333333
2018-01-01 03:31:00  58.666667
2018-01-01 10:46:00  59.666667
2018-01-01 12:40:00  58.333333
2018-01-01 14:42:00  59.000000

該數據幀是患者心率低於閾值時的時間點的集合。 我假設這些要點是患者休息或睡着時。 我試圖找到可以識別患者睡眠時間的地方。 我假設當數據存在超過一小時時患者處於睡眠狀態，並且每段時間間隔之間的間隔小於30分鍾。

在給定的數據框架中，我可以假設患者在00:07到02:07睡着了。 這是因為從00:07到02:07，每行之間的缺失數據不到30分鍾。 在02:07之后出現的行的時間差超過30分鍾，因此我假設患者已經醒來。

請注意，我將循環訪問多個患者數據，患者睡着的時間段會有所不同。 它可能並不總是從數據幀中的第一個條目開始。

我的問題是：
1.我如何識別患者睡眠的時間段並將當前數據幀拆分為2，其中一個dfs用於在患者睡着時存儲數據，另一個用於患者清醒時？
2.這不是必要的，但如果可能，我如何打印出患者睡着的時間和時間？

根據提供的樣本數據框輸出樣本數據：
Asleep_df：

                     HeartRate_smooth
2018-01-01 00:07:00  58.000000
2018-01-01 00:13:00  59.333333
2018-01-01 00:14:00  57.333333
2018-01-01 00:20:00  59.333333
2018-01-01 00:21:00  59.333333
2018-01-01 00:22:00  57.333333
2018-01-01 00:34:00  59.666667
2018-01-01 00:36:00  58.666667
2018-01-01 00:37:00  57.666667
2018-01-01 00:38:00  55.000000
2018-01-01 00:39:00  58.333333
2018-01-01 01:03:00  57.666667
2018-01-01 01:08:00  59.666667
2018-01-01 01:09:00  56.333333
2018-01-01 01:10:00  54.666667
2018-01-01 01:32:00  59.666667
2018-01-01 01:33:00  57.000000
2018-01-01 01:34:00  54.333333
2018-01-01 01:56:00  56.000000
2018-01-01 01:57:00  58.000000
2018-01-01 01:58:00  59.000000
2018-01-01 02:03:00  59.666667
2018-01-01 02:07:00  58.666667

Awake_df：

                     HeartRate_smooth
2018-01-01 03:00:00  59.666667
2018-01-01 03:09:00  59.333333
2018-01-01 03:10:00  58.333333
2018-01-01 03:31:00  58.666667
2018-01-01 10:46:00  59.666667
2018-01-01 12:40:00  58.333333
2018-01-01 14:42:00  59.000000

“患者在00:07到03:31睡着了3小時24分鍾”

Answer 1

我覺得處理時間不是索引更容易：

df.reset_index(inplace=True)

# df now has a timestamp column named 'index'

# difference with previous row larger than 30 mins
# cumsum for consecutive block:
df['block'] = df['index'].diff().dt.seconds.ge(30*60).cumsum()

# all sleep chunks
awake_df = (df.set_index('index')
              .groupby('block')[['HeartRate_smooth']]
              .apply(lambda x: x if len(x) > 1 else None)
           )

輸出awake_df ：

+--------+----------------------+-------------------+
|        |                      | HeartRate_smooth  |
+--------+----------------------+-------------------+
| block  | index                |                   |
+--------+----------------------+-------------------+    
| 0      | 2018-01-01 00:07:00  | 58.000000         |
|        | 2018-01-01 00:13:00  | 59.333333         |
|        | 2018-01-01 00:14:00  | 57.333333         |
|        | 2018-01-01 00:20:00  | 59.333333         |
|        | 2018-01-01 00:21:00  | 59.333333         |
|        | 2018-01-01 00:22:00  | 57.333333         |
|        | 2018-01-01 00:34:00  | 59.666667         |
|        | 2018-01-01 00:36:00  | 58.666667         |
|        | 2018-01-01 00:37:00  | 57.666667         |
|        | 2018-01-01 00:38:00  | 55.000000         |
|        | 2018-01-01 00:39:00  | 58.333333         |
|        | 2018-01-01 01:03:00  | 57.666667         |
|        | 2018-01-01 01:08:00  | 59.666667         |
|        | 2018-01-01 01:09:00  | 56.333333         |
|        | 2018-01-01 01:10:00  | 54.666667         |
|        | 2018-01-01 01:32:00  | 59.666667         |
|        | 2018-01-01 01:33:00  | 57.000000         |
|        | 2018-01-01 01:34:00  | 54.333333         |
|        | 2018-01-01 01:56:00  | 56.000000         |
|        | 2018-01-01 01:57:00  | 58.000000         |
|        | 2018-01-01 01:58:00  | 59.000000         |
|        | 2018-01-01 02:03:00  | 59.666667         |
|        | 2018-01-01 02:07:00  | 58.666667         |
| 1      | 2018-01-01 03:00:00  | 59.666667         |
|        | 2018-01-01 03:09:00  | 59.333333         |
|        | 2018-01-01 03:10:00  | 58.333333         |
|        | 2018-01-01 03:31:00  | 58.666667         |
+--------+----------------------+-------------------+  

請注意，有兩個睡眠塊，因為您的數據實際上在02:07到03:00之間有53分鍾的間隙。 並獲得睡眠時間：

(awake_df.reset_index(level=1)
         .groupby('block')['index']
         .apply(lambda x: x.max()-x.min())
)

得到：

block
0     02:00:00
1     00:22:00
Name: index, dtype: timedelta64[ns]