熊猫:基于分钟的列，需要在每行中添加15秒

Question

我的dataframe看起来像这样：

1      2019-04-22 00:01:00
2      2019-04-22 00:01:00
3      2019-04-22 00:01:00
4      2019-04-22 00:01:00
5      2019-04-22 00:02:00
6      2019-04-22 00:02:00
7      2019-04-22 00:02:00
8      2019-04-22 00:02:00
9      2019-04-22 00:03:00
10     2019-04-22 00:03:00
11     2019-04-22 00:03:00
12     2019-04-22 00:03:00

您可以看到，每分钟有四行，我需要的是向每行添加15秒，以便看起来像这样：

1      2019-04-22 00:01:00
2      2019-04-22 00:01:15
3      2019-04-22 00:01:30
4      2019-04-22 00:01:45
5      2019-04-22 00:02:00
6      2019-04-22 00:02:15
7      2019-04-22 00:02:30
8      2019-04-22 00:02:45
9      2019-04-22 00:03:00
10     2019-04-22 00:03:15
11     2019-04-22 00:03:30
12     2019-04-22 00:03:45

关于如何进行的任何想法？我并不是很擅长DateTime对象，所以我有点陷入困境...谢谢您！

Answer 1

您可以将TimeDeltas添加到DateTimes列：

df['date'] += pd.to_timedelta(df.groupby('date').cumcount() * 15, unit='s')
print (df)
                  date
1  2019-04-22 00:01:00
2  2019-04-22 00:01:15
3  2019-04-22 00:01:30
4  2019-04-22 00:01:45
5  2019-04-22 00:02:00
6  2019-04-22 00:02:15
7  2019-04-22 00:02:30
8  2019-04-22 00:02:45
9  2019-04-22 00:03:00
10 2019-04-22 00:03:15
11 2019-04-22 00:03:30
12 2019-04-22 00:03:45

详细信息：

首先由GroupBy.cumcount创建计数器Series：

print (df.groupby('date').cumcount())
1     0
2     1
3     2
4     3
5     0
6     1
7     2
8     3
9     0
10    1
11    2
12    3
dtype: int64

由15多倍，并通过to_timedelta转换为秒序列：

print (pd.to_timedelta(df.groupby('date').cumcount() * 15, unit='s'))
1    00:00:00
2    00:00:15
3    00:00:30
4    00:00:45
5    00:00:00
6    00:00:15
7    00:00:30
8    00:00:45
9    00:00:00
10   00:00:15
11   00:00:30
12   00:00:45
dtype: timedelta64[ns]