在熊猫中拆分 24 小时数据

Question

我的数据框基本上是这样的：

19:05:09    86
19:10:09    86
19:15:09    85
19:20:09    84
..
18:55:10    165
19:00:10    164
19:05:10    163

所以，这是 24 小时数据。我将列更改为日期时间来处理数据，但它都是同一天，我需要排序数据。我的意思是00之后一定是另一天。有什么想法吗？

我当然可以这样拆分数据：

data2[(data.times >= data['times'][0])] # first day
data2[(data2.times < data2['times'][0])] # and second day

在第二天再增加一天。

但是，数据包括几天和相同格式的所有时间列。我必须根据 datetime 列的第一个值每天拆分数据 24 小时版本（显然只有数据小时没有一天）。最好的方法是什么？

Answer 1

这是一种方法

import io
data= '''times
19:05:09
19:10:09
23:55:09
00:00:09
19:05:09
19:10:09
23:55:09
00:00:09
19:05:09
19:10:09
23:55:09
00:00:09
'''
df = pd.read_csv(io.StringIO(data), sep=' \s+', engine='python')
df['count'] = df.loc[df['times'].str[0:5]=='00:00'].groupby(df['times'].str[0:5]=='00:00').cumcount() + 1

# Then back or forward fill as needed
df['count'] = df['count'].bfill()
df['count'].ffill().fillna(0)

           times  count
    0   19:05:09  1.000
    1   19:10:09  1.000
    2   23:55:09  1.000
    3   00:00:09  1.000
    4   19:05:09  2.000
    5   19:10:09  2.000
    6   23:55:09  2.000
    7   00:00:09  2.000
    8   19:05:09  3.000
    9   19:10:09  3.000
    10  23:55:09  3.000
    11  00:00:09  3.000