如何找到由开始和结束列定义的时间间隔之间的总时间

如何解决如何找到由开始和结束列定义的时间间隔之间的总时间

我有一个熊猫数据帧：

我想通过以下方式计算确认和取消之间的差异：

对于日期 13.01.2020 和 desk_id 1.0：10:35:00 – 8:00:00 + 12:36:00 – 11:36:00 + 20:00:00 - 13:36:00

我只能在一个办公桌上执行这些操作，并且需要一小时的确认和取消。一小时我的意思是在desk_id的日期中，我只有一行用于确认和取消时间。当我从确认 8:00:00 和 20:00:00 中减去取消时间并将它们加在一起时，我得到了有趣的差异。

好几个小时，我无法把它放在一起。妈妈小时我的意思是在一个日期中的desk_id 有几行取消和确认时间。我想选择日期，desk_id 并计算办公桌占用时间 - 每个办公桌的确认和取消之间的差异。

输出应如下所示：

我想找出办公桌空闲的时间段。 在我的数据中可以在一个日期内多次确认和取消桌面。

我做了一小时确认和取消：

df_1['confirm'] = pd.to_timedelta(df_1['confirm'].astype(str))
df_1['diff_confirm'] = df_1['confirm'].apply(lambda x: x - datetime.timedelta(days=0,hours=8,minutes=0))
df_1['cancel'] = pd.to_timedelta(df_1['cancel'].astype(str))
df_1['diff_cancel'] = df_1['cancel'].apply(lambda x: datetime.timedelta(days=0,hours=20,minutes=0)-x)

这有效。

有什么建议吗？

解决方法

您没有完全清楚您需要什么格式的结果，但我认为将它们放在单独的数据框中是可以的。因此，此解决方案对由 date 和 desk_id 的值定义的每组行进行操作，并计算每组的总时间，并将输出放置在新的数据帧中：

用于创建输入数据框的代码：

from datetime import timedelta
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        'date': [pd.Timestamp('2020-1-13'),pd.Timestamp('2020-1-13'),pd.Timestamp('2020-1-14'),pd.Timestamp('2020-1-14')],'desk_id': [1.0,1.0,2.0,2.0],'confirm': ['10:36:00','12:36:00','09:36:00','10:36:00','15:36:00'],'cancel': ['11:36:00','13:36:00','11:36:00','14:36:00','16:36:00']
    }
)

解决方案：

df['confirm'] = pd.to_timedelta(df['confirm'])
df['cancel'] = pd.to_timedelta(df['cancel'])

# function to compute total time each desk is free
def total_time(df):
    return (
        (df.iloc[0]['confirm'] - timedelta(days=0,hours=8,minutes=0)) +
        (df['confirm'] - df['cancel'].shift()).sum() +
        (timedelta(days=0,hours=20,minutes=0) - df.iloc[-1]['cancel'])
    )

# apply function to each combination of 'desk_id' and 'date',producing
# a new dataframe
df.groupby(['desk_id','date']).apply(total_time).reset_index(name='total_time')


#    desk_id          date       total_time
# 0      1.0    2020-01-13  0 days 10:00:00
# 1      1.0    2020-01-14  0 days 11:00:00
# 2      2.0    2020-01-13  0 days 10:00:00
# 3      2.0    2020-01-14  0 days 09:00:00

该函数取 confirm 的第一个值和 8:00:00 之间的差，取每个 confirm 和前面的 cancel 值之间的差，然后取 20 之间的差： 00:00 和 cancel 的最后一个值。将这些差异加在一起以产生最终值。

,

猜测您要做什么（我仍然无法完全理解，但可以尝试）：

import pandas as pd
from datetime import timedelta as td
#create the dataframe
a = pd.DataFrame({'data':['2020-01-13','2020-01-13','2020-01-14'],'desk_id':[1.0,1.0],'confirm':['10:36:00','13:14:00'],'cancel':['11:36:00','13:44:00']})

def get_avail_times(df,start_end_delta=td(hours=12)):
    df['confirm'] = pd.to_timedelta(df['confirm'])
    df['cancel'] = pd.to_timedelta(df['cancel'])
    #group by the two keys so that we can perform calculations on the specific groups!!
    df_g = df.groupby(['data','desk_id'],as_index=False).sum()
    df_g['total_time'] = start_end_delta - df_g['cancel'] + df_g['confirm'] 
    return df_g.drop('confirm',1).drop('cancel',1)

output = get_avail_times(a)

给出输出：

         data  desk_id      total_time
0  2020-01-13      1.0 0 days 10:00:00
1  2020-01-14      1.0 0 days 11:30:00

这里的关键是使用 .groupby() 函数，然后我们可以将其相加以基本上执行等式：

total_time = 20:00 + sum_confirm_times - sum_cancel_times - 08:00