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python使用pandas实现数据分割实例代码

作者:llwang_10  发布时间:2021-07-02 11:09:19 

标签:python,pandas,数据

本文研究的主要是Python编程通过pandas将数据分割成时间跨度相等的数据块的相关内容,具体如下。

先上数据,有如下dataframe格式的数据,列名分别为date、ip,我需要统计每5s内出现的ip,以及这些ip出现的频数。


ip   date
0 127.0.0.21 15/Jul/2017:18:22:16
1 127.0.0.13 15/Jul/2017:18:22:16
2 127.0.0.11 15/Jul/2017:18:22:17
3 127.0.0.11 15/Jul/2017:18:22:20
4 127.0.0.21 15/Jul/2017:18:22:21
5 127.0.0.13 15/Jul/2017:18:22:22
6 127.0.0.14 15/Jul/2017:18:26:36
7 127.0.0.16 15/Jul/2017:18:32:15
8 127.0.0.11 15/Jul/2017:18:36:03

在网上找了很久但是没看到python的相关答案,但在stackoverflow找到了R语言的解法,有兴趣可以看看。

受它的启发,我用不太优雅的方式实现了我的需求,有更好解决方法的请不吝赐教:

step1: 将数据中日期格式变为标准格式


#date_ip为我的dataframe数据
date_ip['date'] = pd.to_datetime(date_ip['date'], format='%d/%b/%Y:%H:%M:%S')

step2: 将数据的开始时间、结束时间,按5s分割(由于时间段可能不是恰好是5s的倍数,为避免最后一个时间丢失,因此在最后加上5s)


frequency = 5
time_range = pd.date_range(date_ip['date'][0],
   date_ip['date'][date_ip.shape[0]-1]
   +frequency*Second(), freq='%sS'%frequency)

step3: 将date变为索引


date_ip = date_ip.set_index('date')

step4: 对每个时间段内的数据进行频数计算(由于通过标签切片时会包含头、尾数据,为避免重复计算,因此在尾部减1s)


for i in xrange(0,len(time_range)-1):
print get_frequency(date_ip.loc[time_range[i]:time_range[i+1]-1*Second()])

完整的代码


import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import Second
def get_frequency(date_ip):
ip_frequency = {}
for i in xrange(0,date_ip.shape[0]):
ip_frequency[date_ip['ip'][i]] = ip_frequency.get(date_ip['ip'][i], 0) + 1
return ip_frequency,date_ip.shape[0]

if __name__ == '__main__':
date_ip['date'] = pd.to_datetime(date_ip['date'], format='%d/%b/%Y:%H:%M:%S')

frequency = 5
time_range = pd.date_range(date_ip['date'][0], date_ip['date'][date_ip.shape[0]-1]
   +frequency*Second(), freq='%sS'%frequency)
date_ip = date_ip.set_index('date')
for i in xrange(0, len(time_range) - 1):
print get_frequency(date_ip.loc[time_range[i]:time_range[i + 1]-1*Second()])

文章开头数据运行结果:


({'127.0.0.21' : 1, '127.0.0.13' : 1, '127.0.0.11' : 2}, 4)
({'127.0.0.21': 1, '127.0.0.13': 1}, 2)
({'127.0.0.14': 1}, 1)
({'127.0.0.16': 1}, 1)
({'127.0.0.11': 1}, 1)

总结

来源:http://blog.csdn.net/llwang_10/article/details/78590333

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