從給定時間在一列中創建 15 分鍾的時間間隔，並在每個時間間隔中查找值的計數

Question

鑒於此數據集包含事件的日期時間和票證掃描的日期時間

事件名稱	事件日期時間	掃描日期時間
游戲 1	2018-10-17 19:30:00	2018-10-17 20:01:20 2018-10-17 19:20:10 2018-10-17 21:44:43 2018-10-17 20:30:46 2018-10-17 19:51:56
...	...	...
游戲 2	2019-04-10 19:30:00	2019-04-10 19:39:35 2019-04-10 30:30:49 2019-04-10 20:41:10 2019-04-10 19:46:20 2019-04-10 22:24:19

並且所需的 output 應該是一個列，在event_datetime之前和之后每 15 分鍾的時間間隔為scan_datetime

時間間隔	90-75	75-60	60-45	45-30	30-15	15-0	0-15	15-30	30-45	45-60
數數	2	1	5	6	4	3	25	7	4	1

Answer 1

首先，您在 scan_datetime 中展開列表。

df = df.explode("scan_datetime").reset_index(drop=True)

這將使每次掃描成為單獨的行。 我假設列表中的值是字符串，所以我們將它們轉換為日期時間：

df["scan_datetime"] = pd.to_datetime(df["scan_datetime"])

比你計算差異：

df["diff"] = df["event_datetime"] - df["scan_datetime"]
df["diff"] = (df["diff"].dt.total_seconds()/60).astype(int)

現在您以分鍾為單位的差異（有符號整數）。 比您以指定的時間間隔運行值計數。

df["diff"].value_counts(bins=[-90,-75,-60, -45, -30, -15, 0, 15, 30, 45, 60])

Answer 2

首先，您需要從scan_datetime列中提取日期時間，然后將其分解。 接下來，計算event_datetime和scan_datetime列之間的時間差。 最后，bin 值和計數出現次數。

DT = r'\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}'
df['scan_datetime'] = df['scan_datetime'].str.findall(DT)

df = df.explode('scan_datetime').astype({'event_datetime': 'datetime64', 
                                         'scan_datetime': 'datetime64'})

df['diff'] = df['event_datetime'].sub(df['scan_datetime']).dt.total_seconds().div(60)

bins = np.arange(24*-15, 24*15+1, 15)
labels = [f'{abs(i)}-{abs(j)}' for i, j in zip(bins, bins[1:])]

out = pd.cut(df['diff'], bins=bins, labels=labels) \
        .value_counts(sort=False).to_frame('count').T

Output：

>>> out
       180-165  165-150  150-135  135-120  120-105  105-90  90-75  75-60  60-45  45-30  ...  30-45  45-60  60-75  75-90  90-105  105-120  120-135  135-150  150-165  165-180
count        1        0        0        1        0       0      0      3      0      1  ...      0      0      0      0       0        0        0        0        0        0

[1 rows x 24 columns]