我有以下数据框
site start_time end_time day_week bike_repair car_repair touring
0 a1 01/01/1901 11:00 01/01/1901 11:15 Sat_1 1 0 0
1 a2 01/01/1901 11:15 01/01/1901 11:30 Sat_1 0 0 1
2 a3 01/01/1901 11:30 01/01/1901 11:45 Sat_1 1 1 0
3 a4 01/01/1901 11:45 01/01/1901 12:00 Sat_1 1 0 0
4 a5 01/01/1901 12:00 01/01/1901 12:15 Sat_1 0 1 1
5 a6 01/01/1901 12:15 01/01/1901 12:30 Sat_1 1 1 1
6 a7 01/01/1901 12:30 01/01/1901 12:45 Sat_1 1 0 1
7 a8 01/01/1901 12:45 01/01/1901 13:00 Sat_2 0 1 0
8 a9 01/01/1901 13:00 01/01/1901 13:15 Sat_2 0 0 0
9 a10 01/01/1901 13:15 01/01/1901 13:30 Sat_2 1 1 1
10 a11 01/01/1901 13:30 01/01/1901 13:45 Sat_2 1 1 1
11 a12 01/01/1901 13:45 01/01/1901 14:00 Sat_2 1 0 1
12 a13 01/01/1901 14:00 01/01/1901 14:15 Sat_2 0 1 1
13 a14 01/01/1901 14:15 01/01/1901 14:30 Sat_2 0 1 1
请使用 pd.read_clipboard(sep='\t') 将 df 读入您的编辑器。
1 表示我在那 15 分钟的间隔内覆盖了该技能，0 表示我没有。
day_week 指的是星期几和周数。
现在，我想了解的是在任何给定时间我有什么承保范围。我有另一个数据框，它是我的网点的打开和关闭时间，我想在争论之后合并到它上面。
我已经从中融化了数据框，它给了我以下内容
(pd.melt(so,id_vars=['site','start_time','end_time','day_week']
,var_name='Skill',value_name='Coverage'))
site start_time end_time day_week Skill Coverage
0 a1 01/01/1901 11:00 01/01/1901 11:15 Sat_1 bike_repair 1
1 a2 01/01/1901 11:15 01/01/1901 11:30 Sat_1 bike_repair 0
2 a3 01/01/1901 11:30 01/01/1901 11:45 Sat_1 bike_repair 1
3 a4 01/01/1901 11:45 01/01/1901 12:00 Sat_1 bike_repair 1
4 a5 01/01/1901 12:00 01/01/1901 12:15 Sat_1 bike_repair 0
5 a6 01/01/1901 12:15 01/01/1901 12:30 Sat_1 bike_repair 1
6 a7 01/01/1901 12:30 01/01/1901 12:45 Sat_1 bike_repair 1
7 a8 01/01/1901 12:45 01/01/1901 13:00 Sat_2 bike_repair 0
8 a9 01/01/1901 13:00 01/01/1901 13:15 Sat_2 bike_repair 0
9 a10 01/01/1901 13:15 01/01/1901 13:30 Sat_2 bike_repair 1
10 a11 01/01/1901 13:30 01/01/1901 13:45 Sat_2 bike_repair 1
这让我接近我想要的，然后我想使用来自 this 的答案发布，但我遇到以下问题:
熔化后的数据是 6m 行，Skill 列中有 15 种不同的类型
在尝试调整答案后我得到一个内存错误，所以可以更改它以匹配 15 分钟的间隔并对覆盖率列求和吗？
我想得到类似的东西
site time day_week skill coverage
0 a1 11:00 Sat_1 bike_repair 1
1 a1 11:15 Sat_1 bike_repair 0
2 a1 11:30 Sat_1 bike_repair 1
3 a1 11:45 Sat_1 bike_repair 1
4 a1 12:00 Sat_1 bike_repair 0
5 a1 12:15 Sat_1 bike_repair 1
或
site start_time day_week skill Coverage
0 a1 11:01 Sat_1 bike_repair 1
1 a1 11:02 Sat_1 bike_repair 1
2 a1 11:03 Sat_1 bike_repair 1
3 a1 11:04 Sat_1 bike_repair 1
4 a1 11:05 Sat_1 bike_repair 1
5 a1 11:06 Sat_1 bike_repair 1
6 a1 11:07 Sat_1 bike_repair 1
7 a1 11:08 Sat_1 bike_repair 1
8 a1 11:09 Sat_1 bike_repair 1
9 a1 11:10 Sat_1 bike_repair 1
10 a1 11:11 Sat_1 bike_repair 1
11 a1 11:12 Sat_1 bike_repair 1
12 a1 11:13 Sat_1 bike_repair 1
13 a1 11:14 Sat_1 bike_repair 1
14 a1 11:15 Sat_1 bike_repair 0
15 a1 11:16 Sat_1 bike_repair 0
16 a1 11:17 Sat_1 bike_repair 0
17 a1 11:18 Sat_1 bike_repair 0
18 a1 11:19 Sat_1 bike_repair 0
最佳答案
我认为你需要:
so['start_time'] = pd.to_datetime(so['start_time'])
so['end_time'] = pd.to_datetime(so['end_time'])
df = (df.groupby(['site','Skill', df['start_time'].dt.time,'day_week'])['Coverage']
.sum()
.reset_index())
关于python - 使用分类变量解包时间数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57308242/