pandas 筛选日期连续的数据行

看过来

《pandas 教程》持续更新中，提供建议、纠错、催更等加作者微信: gairuo123（备注：pandas教程）和关注公众号「盖若」ID: gairuo。跟作者学习，请进入 Python学习课程。欢迎关注作者出版的书籍：《深入浅出Pandas》和《Python之光》。

本例有三列数据，全部为时间数据，需要从其中筛选出按行日期连续的数据，对连续的定义为不论数据在哪个列只要可以连续就可以，我们将利用 pandas 来解决这个需求。本案例是一个关于判断时间是否连续的问题，特殊的是，源数据中的时间是没有按先后的，需要我们自己重新排序。通过这个案例我们要学习的知识点有：时间类型的转移、时间的位差、时间间隔类型的表示、排序、删除缺失值、对比值相等的方法、all()方法的使用、apply()按行应用函数等知识。

数据与需求

以下为我们构造的源数据集：

import pandas as pd
from io import StringIO

data = '''
a,b,c
2022/9/23,2022/9/24,2022/9/27
2022/9/26,2022/9/27,2022/9/23
2022/9/21,2022/9/22,2022/9/26
2022/9/26,2022/9/22,2022/9/21
2022/9/26,2022/9/24,2022/9/27
2022/9/22,2022/9/21,2022/9/25
2022/9/26,2022/9/21,2022/9/27
2022/9/26,2022/9/21,2022/9/23
2022/9/25,2022/9/24,2022/9/27
2022/9/23,2022/9/25,2022/9/26
2022/9/27,2022/9/26,2022/9/23
2022/9/25,2022/9/24,2022/9/26
2022/9/25,2022/9/24,2022/9/27
2022/9/21,2022/9/26,2022/9/22
2022/9/24,2022/9/25,2022/9/26
2022/9/25,2022/9/21,2022/9/26
2022/9/24,2022/9/26,2022/9/23
2022/9/26,2022/9/22,2022/9/21
2022/9/22,2022/9/27,2022/9/23
2022/9/27,2022/9/21,2022/9/25
2022/9/27,2022/9/25,2022/9/26
2022/9/26,2022/9/24,2022/9/23
2022/9/25,2022/9/26,2022/9/23
2022/9/25,2022/9/21,2022/9/26
2022/9/23,2022/9/25,2022/9/26
2022/9/22,2022/9/26,2022/9/23
2022/9/26,2022/9/27,2022/9/21
2022/9/25,2022/9/21,2022/9/24
2022/9/26,2022/9/21,2022/9/27
2022/9/22,2022/9/21,2022/9/27
2022/9/27,2022/9/26,2022/9/23
2022/9/22,2022/9/26,2022/9/27
2022/9/22,2022/9/27,2022/9/26
'''

df = pd.read_csv(StringIO(data))
df
# ...

共 a、b、c 三列，全部为时间数据，需求为筛选出不分位置日期连续的行。

思路

我们用布尔序列筛选数据，因此需要构造一个和源数据列相同长度的布尔序列。

由于需求的逻辑是按行进行的，我们的解决思路是按行处理得到布尔值，然后应用到所有行上。

以行为一个 Series，先将它排序，然后求位差，如果时间间隔均为一天就说明它是连续的日期。

代码

我们先以某行为实例来按思路编写代码，比如索引20（先转为时间类型）：

(
    df.iloc[20]
    .astype('>M8')
)
'''
a   2022-09-27
b   2022-09-25
c   2022-09-26
Name: 20, dtype: datetime64[ns]
'''

排序数据，让时间按早到晚：

(
    df.iloc[20]
    .astype('>M8')
    .sort_values()
)
'''
b   2022-09-25
c   2022-09-26
a   2022-09-27
Name: 20, dtype: datetime64[ns]
'''

求各日期间的位差：

(
    df.iloc[20]
    .astype('>M8')
    .sort_values()
    .diff()
)
'''
b      NaT
c   1 days
a   1 days
Name: 20, dtype: timedelta64[ns]
'''

第一个值永远是Nan，因此删除掉缺失值：

(
    df.iloc[20]
    .astype('>M8')
    .sort_values()
    .diff()
    .dropna()
)
'''
c   1 days
a   1 days
Name: 20, dtype: timedelta64[ns]
'''

然后判断值是否为1天：

(
    df.iloc[20]
    .astype('>M8')
    .sort_values()
    .diff()
    .dropna()
    .eq(pd.Timedelta('1days'))
)
'''
c    True
a    True
Name: 20, dtype: bool
'''

最后判断所有值是否全为True：

(
    df.iloc[20]
    .astype('>M8')
    .sort_values()
    .diff()
    .dropna()
    .eq(pd.Timedelta('1days'))
    .all()
)

将以上这个方法封装为一个函数：

def func(ser: pd.Series) -> bool:
    return (
        ser.astype('>M8')
        .sort_values()
        .diff()
        .dropna()
        .eq(pd.Timedelta('1days'))
        .all()
    )

按行调用这个函数：

df.apply(func, axis=1)
'''
0     False
1     False
2     False
3     False
4     False
5     False
6     False
7     False
8     False
9     False
10    False
11     True
12    False
13    False
14     True
15    False
16    False
17    False
18    False
19    False
20     True
21    False
22    False
23    False
24    False
25    False
26    False
27    False
28    False
29    False
30    False
31    False
32    False
dtype: bool
'''

最后将这个布尔序列应用到数据筛选中：

df[df.apply(func, axis=1)]
'''
            a          b          c
11  2022/9/25  2022/9/24  2022/9/26
14  2022/9/24  2022/9/25  2022/9/26
20  2022/9/27  2022/9/25  2022/9/26
'''

可以看到，筛选出的数据均为符合要求的数据。

（完）

pandas 筛选日期连续的数据行

数据与需求

思路

代码

相关内容