如何根据时间戳计算正常运行时间?

Question

我在熊猫数据帧中有一个月的设备传感器数据，看起来像这样：

timestamp                uptime
2019-07-01 07:10:00     504 
2019-07-01 07:11:00     504
2019-07-01 07:12:00     504
2019-07-01 07:13:00     504
...
2019-07-01 08:45:00     505
...
2019-07-30 23:59:00     

时间戳是每分钟的快照，正常运行时间是累积的，表示小时数。

我的问题是如何计算每天的正常运行时间？

提前致谢

Answer 1

将GroupBy.aggbySeries.dt.date与 lambda 函数一起使用，以获得差异最大值和最小值：

print (df)
timestamp  uptime
0  2019-07-01 07:10:00     504
1  2019-07-01 07:11:00     505
2  2019-07-02 07:12:00     507
3  2019-07-02 07:13:00     510
4  2019-07-02 08:45:00     512
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df = (df.groupby(df['timestamp'].dt.date)['uptime']
.agg(lambda x: x.max() - x.min())
.reset_index(name='hours'))
print (df)
timestamp  hours
0  2019-07-01      1
1  2019-07-02      5