Datanovice 在这篇文章中帮助了我 Determining group size based entry and exit times of IDs in my df ，所以我进一步解决了我的问题。但是，我现在如何将数据集(参见下面的子集)分组为日期时间秒，并查看 ID 的“最小值”，并灵活地计算分组“日期”秒中具有共同“最小值”值的唯一 ID例如，一分钟。有什么聪明的方法可以做到这一点吗？
t_code date x y id min max
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我有一个很长的数据集，预期结果的样本如下所示:
t_code date x y id min max GroupSize
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非常感谢您的帮助!!
最佳答案
用途:
df['Groupsize']=( df.groupby(['date',pd.Grouper(key = 'min',freq = 'T')])
.id
.transform('size') )
print(df)
#or this
#df['Groupsize']=( df.groupby([df['date'].dt.second,pd.Grouper(key = 'min',freq = 'T')])
# .id
# .transform('size') )
t_code date x y id min \
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关于python - 按时间间隔分组并查找具有相似最小值(进入时间值)的唯一 ID，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59490590/