杰晶网络

python使用pandas实现数据分割实例代码
脚本专栏 2024/11/26 佚名
3 2

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

以上就是本文关于python使用pandas实现数据分割实例代码的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！

标签：
python,pandas,实例,python,pandas,分割,python,dataframe格式
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
评论“python使用pandas实现数据分割实例代码”
暂无“python使用pandas实现数据分割实例代码”评论...
www.imxmx.com 杰晶网络
8,675无损音乐
1,324高清电影
213破解软件
120,141站长资源
一句话新闻
一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/11/26

这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

更新动态

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网