Панды объединяют прокатку и повторную пробу

Question

Мне нужна некоторая комбинация между функцией повторной выборки и прокрутки.В основном мне нужно пролонгировать секунды (например, в секунду - считать уникальные значения за последние X секунд), в то время как моя точность данных составляет миллисекунды.Поэтому мне нужно сгруппировать несколько записей в секунду (без агрегирования, чтобы не потерять информацию), а затем пролистать их.

пример: допустим, у меня есть следующий кадр данных, в котором индекс имеет метки времени с точностью до миллисекунд иданные являются категориальными (код для генерации кадра данных приведен ниже):

                         A
2019-01-01 13:00:00.060  1
2019-01-01 13:00:00.140  2
2019-01-01 13:00:00.731  1
2019-01-01 13:00:01.135  2
2019-01-01 13:00:01.344  3
2019-01-01 13:00:02.174  2
2019-01-01 13:00:02.213  3
2019-01-01 13:00:02.363  2
2019-01-01 13:00:02.951  1
2019-01-01 13:00:03.393  4
2019-01-01 13:00:03.454  4
2019-01-01 13:00:04.444  4
2019-01-01 13:00:05.123  1
2019-01-01 13:00:05.456  4

Я хочу, чтобы за каждую секунду раунда подсчитывалось уникальное значение за последние 2 секунды (размер окна = '2 с').

выполнение цикла for будет выглядеть так:

from pandas.tseries.frequencies import to_offset

idx_seconds = df.index.ceil('s').unique()
output = pd.Series(index=idx_seconds)
for s in idx_seconds:
    print(f"{s-to_offset('2s')} - {s} -> {df.loc[s-to_offset('2s'):s, 'A'].to_list()}")
    output [s] = df.loc[s-to_offset('2s'):s, 'A'].nunique()

Код будет разделять и группировать записи следующим образом (вывод кода):

2019-01-01 12:59:59 - 2019-01-01 13:00:01 -> [1, 2, 1]
2019-01-01 13:00:00 - 2019-01-01 13:00:02 -> [1, 2, 1, 2, 3]
2019-01-01 13:00:01 - 2019-01-01 13:00:03 -> [2, 3, 2, 3, 2, 1]
2019-01-01 13:00:02 - 2019-01-01 13:00:04 -> [2, 3, 2, 1, 4, 4]
2019-01-01 13:00:03 - 2019-01-01 13:00:05 -> [4, 4, 4]
2019-01-01 13:00:04 - 2019-01-01 13:00:06 -> [4, 1, 4]

и вывод будетвыглядеть так:

2019-01-01 13:00:01    2.0
2019-01-01 13:00:02    3.0
2019-01-01 13:00:03    3.0
2019-01-01 13:00:04    4.0
2019-01-01 13:00:05    1.0
2019-01-01 13:00:06    2.0

Я ищу более эффективное решение, которое не требует цикла.какие-либо предложения?

---

код для генерации кадра данных:

timestamps = [
'2019-01-01 13:00:00.060000', #0
'2019-01-01 13:00:00.140000', #0
'2019-01-01 13:00:00.731000', #0
'2019-01-01 13:00:01.135000', #1
'2019-01-01 13:00:01.344000', #1
'2019-01-01 13:00:02.174000', #2
'2019-01-01 13:00:02.213000', #2
'2019-01-01 13:00:02.363000', #2
'2019-01-01 13:00:02.951000', #2    
'2019-01-01 13:00:03.393000', #3
'2019-01-01 13:00:03.454000', #3    
'2019-01-01 13:00:04.444000', #4
'2019-01-01 13:00:05.123000', #5
'2019-01-01 13:00:05.456000', #5
]
df = pd.DataFrame([1, 2, 1, 2, 3, 2, 3, 2, 1, 4, 4, 4, 1 ,4]
                  ,columns=['A'], index=pd.to_datetime(timestamps)

Answer 1

Один метод из numpy трансляция

s1=idx_seconds.values
s2=(idx_seconds-to_offset('2s')).values
s=df.index.values

Outs=((s[:,None]-s2)/np.timedelta64(1, 'ns')>=0)&((s[:,None]-s1)/np.timedelta64(1, 'ns')<=0)

pd.Series([(df.A[x].nunique()) for x in Outs.T],index=idx_seconds )
2019-01-01 13:00:01    2
2019-01-01 13:00:02    3
2019-01-01 13:00:03    3
2019-01-01 13:00:04    4
2019-01-01 13:00:05    1
2019-01-01 13:00:06    2
dtype: int64

Answer 2

Попробуйте df.resample('2s').nunique()