如何从 Pandas 中的 DatetimeIndex 获取滚动窗口内的持续时间答案

【问题标题】：How to get the duration inside the rolling window from he DatetimeIndex in Pandas如何从 Pandas 中的 DatetimeIndex 获取滚动窗口内的持续时间
【发布时间】：2018-02-19 10:44:54
【问题描述】：

我正在尝试计算此数据在每个滑动窗口内的持续时间：

                                ID  
    DATE            
    2017-05-17 15:49:51         2   
    2017-05-17 15:49:52         5   
    2017-05-17 15:49:55         2   
    2017-05-17 15:49:56         3   
    2017-05-17 15:49:58         5
    2017-05-17 15:49:59         5

在此示例中，DATE 是索引，我试图获取大小为 3 的滚动窗口内的持续时间，它们相互重叠。答案应该是这样的：

                                ID      duration    
    DATE            
    2017-05-17 15:49:51         2        4  
    2017-05-17 15:49:52         5        4  
    2017-05-17 15:49:55         2        3  
    2017-05-17 15:49:56         3        3  
    2017-05-17 15:49:58         5        NaN
    2017-05-17 15:49:59         5        NaN

我试过了：

df['duration'] = df.rolling(window=3).apply(df.index.max()-df.index.min())

但是我收到了这个错误：

TypeError: 'DatetimeIndex' object is not callable

【问题讨论】：

试试df['duration'] = df.rolling(window=3).apply(lambda x: x.index.max()-x.index.min())
我之前做过，我收到了这个错误AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'index'
相关：stackoverflow.com/questions/37486502/…
我也试试这个df['duration'] = df.rolling(5).apply(lambda x: pd.to_datetime(x.index.max()) - pd.to_datetime(x.index.min()))得到同样的错误AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'index'
正如链接问题所解释的那样，rolling 适用于 numpy 数组，而不是数据框，因此您无法访问其中的所有 pandas 功能。您必须找到基于数组索引的解决方法。

标签： python pandas numpy machine-learning data-mining

【解决方案1】：

def timediff(time_window: pd.Series) -> float:
    duration = time_window.index.max() - time_window.index.min() 
    return duration.total_seconds()

df['duration'] = np.nan
df['duration'] = df.duration.rolling(window=3).apply(func=timediff, raw=False)

我刚刚偶然发现了这个问题，并想提供一个使用滚动窗口方法的解决方案：
使用raw=False（默认）为函数提供一个系列，因此您可以使用index.max() - index.min() 或index[-1] - index[0]
唯一的问题是您需要返回一个数字而不是 timedelta 对象。

【讨论】：

【解决方案2】：

df.reset_index(inplace=True)    
df['PREVIOUS_TIME']= df.DATE.shift(-2)
df['duration']=(df.PREVIOUS_TIME-df.DATE)/np.timedelta64(1,'s')
df.drop('PREVIOUS_TIME',axis=1,inplace=True)
df.set_index('DATE',inplace=True)

假设 'DATE' 是一个日期时间。

【讨论】：

DATE 是索引所以我不能打电话给df.DATE.shift(-3)
df.DATE.reset_index(inplace=True);之后 df.set_index('DATE',inplace=True)
它没有给我我正在寻找的答案。如果你看我的例子，时间滑动窗口会相互重叠：In Window-1: 15:49:55 - 15:49:51 = 4In window-2: 15:49:56 - 15:49:52 = 4In window-3: 15:49:58 - 15:49:55 = 3等等。
啊，好的，那你应该用 shift -2 而不是 shift -3
非常感谢，我花了太多时间来解决这个问题