如何为日期时间在特定间隔内的pandas-df行分配组标签

Question

我正在尝试根据创建.txt文件的时间对其进行排序。一组6-8.txt文件每天在几分钟内创建多次。我不知道确切的时间间隔，我必须找到一种方法来自动找到最接近的匹配日期时间(例如，所有相隔不到15分钟的时间(。我已经能够提取每个文件的DateTime。现在，我想分配一个组标签，指示在一个集合中创建了哪些.txt文件(即，在几分钟内彼此间隔(。

我当前的df如下：

index                         values
2020-09-06 17:25:14           97
2020-09-06 17:25:33            0
2020-09-06 17:27:00            3
2020-09-06 17:28:13            7
2020-09-06 17:29:28           10
2020-09-06 17:30:07           26
2020-09-06 17:30:40           34
2020-09-06 17:31:13           34
2020-09-06 18:07:34           99
2020-09-06 18:08:07            0
2020-09-06 18:08:35            3
2020-09-06 18:09:00            8
2020-09-06 18:09:24           11
2020-09-06 18:09:57           32
2020-09-06 18:10:24           43
2020-09-06 19:03:45           99
2020-09-06 19:04:31            0

我想自动分配标签"；a"；到17:25和17:31之间的所有行；b"；到18:07和18:10之间的所有行；c"；到19:03到19:04之间的所有行。

我找到的大多数解决方案，只有聚合(pd.groupby((，pd.resample((，pd.grouper(((。我可以使用其中一种方法创建标签吗？

我认为这可能是一个有用的开始，但就我所了解的解决方案而言，它只为我创建了指定索引的某个索引

谢谢(我很高兴分享一个示例.txt文件和我的代码，如果这在这里是可能的？(

Answer 1

创建您的条件和选择，然后使用df.time和np.select.

cond = [df.index.isin(df.between_time('17:25', '17:31').index), 
df.index.isin(df.between_time('18:07', '18:10').index),
df.index.isin(df.between_time('19:03', '19:04').index)]
choices = ['a', 'b', 'c']
df['new_col'] = np.select(cond, choices, np.nan)
values new_col
index                              
2020-09-06 17:25:14      97       a
2020-09-06 17:25:33       0       a
2020-09-06 17:27:00       3       a
2020-09-06 17:28:13       7       a
2020-09-06 17:29:28      10       a
2020-09-06 17:30:07      26       a
2020-09-06 17:30:40      34       a
2020-09-06 17:31:13      34     nan
2020-09-06 18:07:34      99       b
2020-09-06 18:08:07       0       b
2020-09-06 18:08:35       3       b
2020-09-06 18:09:00       8       b
2020-09-06 18:09:24      11       b
2020-09-06 18:09:57      32       b
2020-09-06 18:10:24      43     nan
2020-09-06 19:03:45      99       c
2020-09-06 19:04:31       0     nan