पायथन - मिनटों के आधार पर पंडों के डेटाफ़्रेम को कैसे समूहित करें?

हम पांडस डेटाफ़्रेम को ग्रुपबाय () का उपयोग करके समूहित करेंगे। ग्रूपर फ़ंक्शन का उपयोग करके उपयोग किए जाने वाले कॉलम का चयन करें। कार बिक्री रिकॉर्ड के लिए नीचे दिखाए गए हमारे उदाहरण के लिए हम मिनट-वार समूहबद्ध करेंगे और मिनट अंतराल के साथ पंजीकरण मूल्य के योग की गणना करेंगे।

सबसे पहले, मान लें कि तीन स्तंभों के साथ हमारा पंडों का डेटाफ़्रेम निम्नलिखित है। हमने टाइमस्टैम्प के साथ Date_of_Purchase सेट किया है, जिसमें दिनांक और समय दोनों शामिल हैं -

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ["Audi", "Lexus", "Tesla", "Mercedes", "BMW", "Toyota", "Nissan", "Bentley", "Mustang"],

      "Date_of_Purchase": [
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:10:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:12:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:15:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:16:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:17:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:20:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:35:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:42:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:57:00"),
      ],

      "Reg_Price": [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]
   }
)

इसके बाद, Groupby फ़ंक्शन के अंतर्गत Date_of_Purchase कॉलम का चयन करने के लिए ग्रॉपर का उपयोग करें। आवृत्ति को 7 मिनट के रूप में सेट किया गया है यानी 7 मिनट के अंतराल को समूहीकृत किया गया है -

print"\nGroup Dataframe by 7 minutes...\n",dataFrame.groupby(pd.Grouper(key='Date_of_Purchase', axis=0, freq='7min')).sum()

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

import pandas as pd

# dataframe with one of the columns as Date_of_Purchase
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ["Audi", "Lexus", "Tesla", "Mercedes", "BMW", "Toyota", "Nissan", "Bentley", "Mustang"],

      "Date_of_Purchase": [
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:10:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:12:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:15:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:16:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:17:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:20:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:35:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:42:00"),
         pd.Timestamp("2021-07-28 00:57:00"),
      ],

      "Reg_Price": [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]
   }
)

print"DataFrame...\n",dataFrame

# Grouper to select Date_of_Purchase column within groupby function
print"\nGroup Dataframe by 7 minutes...\n",dataFrame.groupby(pd.Grouper(key='Date_of_Purchase', axis=0, freq='7min')).sum()

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -

DataFrame...
        Car    Date_of_Purchase   Reg_Price
0      Audi 2021-07-28 00:10:00        1000
1     Lexus 2021-07-28 00:12:00        1400
2     Tesla 2021-07-28 00:15:00        1100
3  Mercedes 2021-07-28 00:16:00         900
4       BMW 2021-07-28 00:17:00        1700
5    Toyota 2021-07-28 00:20:00        1800
6    Nissan 2021-07-28 00:35:00        1300
7   Bentley 2021-07-28 00:42:00        1150
8   Mustang 2021-07-28 00:57:00        1350

Group Dataframe by 7 minutes...
                    Reg_Price
Date_of_Purchase
2021-07-28 00:07:00    2400.0
2021-07-28 00:14:00    5500.0
2021-07-28 00:21:00       NaN
2021-07-28 00:28:00       NaN
2021-07-28 00:35:00    1300.0
2021-07-28 00:42:00    1150.0
2021-07-28 00:49:00       NaN
2021-07-28 00:56:00    1350.0