python - 如何计算 pandas 中事件之间的时间

Question

原始问题

我遇到了以下问题。我试图找出车辆在工厂存放的具体时间和时间。我有一个 Excel 工作表，其中存储了所有事件，这些事件要么是交付路线，要么是维护事件。最终目标是获得一个数据帧，其中给出了车辆登记号以及相应的到达工厂的时间以及在那里花费的时间(包括维护操作)。对于感兴趣的人来说，这是因为我最终希望能够安排对车辆的非关键维护操作。

我的数据框的一个例子是:

  Registration RoutID       Date Dep Loc Arr Loc Dep Time Arr Time  Days
0         XC66    A58  20/May/17    Home   Loc A    10:54    21:56     0
1         XC66    A59  21/May/17   Loc A    Home    00:12    10:36     0
2         XC66   A345  21/May/17   Home    Loc B    12:41    19:16     0
3         XC66   A346  21/May/17   Loc B   Loc C    20:50    03:49     1
4         XC66   A347  22/May/17   Loc C    Home    06:10    07:40     0
5         XC66    #M1  22/May/17    Home    Home    10:51    13:00     0

我创建了一个脚本，其中的日期和时间均经过处理，以便为到达和出发日期时间创建正确的日期时间列。对于维护期:“Dep Loc”= Home 和“Arr Loc”= Home，以下代码用于挑出相关行:

df_home = df[df["Dep Loc"].isin(["Home"])]
df_home = df_home[df_home["Arr Loc"].isin(["Home"])]

从这里我可以轻松减去日期来创建持续时间列。

到目前为止一切顺利。然而，我在其他时间坚持使用计算。这是因为可能存在中间停止，因此 .shift() 函数不起作用，因为要移动的行数不是恒定的。

我曾尝试搜索此事，但只能找到类次解决方案，或基于内部事件时间的答案，而不是基于事件之间的时间的答案。

任何正确方向的指导将不胜感激!

问候

解决方案的尝试

我已经被这个问题困扰了一段时间，但在发布这个问题后不久，我尝试了这个解决方案:

for idx, loc in enumerate(df["Arr Loc"]):
    if loc == "Home":
        a = ((idx2, obj) for idx2, obj in enumerate(df["Dep Loc"]) if (obj == "Home" and idx2 > idx))
        idx_next = next(a)
        idx_next = idx_next[0]

        Arrival_times = df["Arr Time"]
        Departure_times = df["Dep Time"]

        Duration = Arrival_times[idx] - Departure_times[idx_next]

这里我使用 next 函数来查找下一次出现的 Home 作为起始位置(即车辆离开基地的时间)。随后，我将两个日期相减以找到正确的时差。

它适用于小数据集，但仍不适用于整个数据集。

Answer 1

过滤相关数据行后，根据“日期”和“天数”列将“到达时间”和“出发时间”转换为时间戳

df_home = df[df["Dep Loc"].isin(["Home"])]
df_home = df_home[df_home["Arr Loc"].isin(["Home"])]

df_home['Dep Time']=df_home['Date']+' '+df_home['Dep Time'] 

df_home['Arr Time']=df_home['Date']+' '+df_home['Arr Time'] 

df_home['Date']=pd.to_datetime(df_home['Date'])

df_home['Dep Time']=pd.to_datetime(df_home['Dep Time'])
df_home['Arr Time']=pd.to_datetime(df_home['Arr Time'])
df_home['Dep Time']=pd.to_datetime(df_home['Dep Time'])+pd.to_timedelta(df_home['Days'], unit='d')

最后，“出发时间”和“到达时间”之间的差异将给出持续时间(以分钟为单位)

df_home['diff_duration']=(df_home['Dep Time']-df_home['Arr Time']).astype('timedelta64[m]')