рассчитать новый столбец с истекшим временем из предыдущей строки на основе условия - PullRequest
Новая
       34

рассчитать новый столбец с истекшим временем из предыдущей строки на основе условия

0 голосов
/ 03 февраля 2020

Еще одна попытка вычислить столбец 'elapsedSeconds' на основе условия, примененного к предыдущему значению 'payArea'.

С этим фреймом данных: 

> 0  location_day  timestamp            payArea    Name   ratePay  elapsedSeconds  
> 1   2019-12-10  2019-12-10 12:00:01    Area1     Amy    12.25       365    
> 2   2019-12-10  2019-12-10 12:00:06    Area1     Amy    12.25         5  
> 3   2019-12-10  2019-12-10 12:00:16    Area1     Amy    12.25        10 
> 4   2019-12-17  2019-12-17 15:00:16    Area2     Amy    12.25     10800
> 5   2019-12-17  2019-12-17 15:00:36    Area2     Amy     8.75        20
> 6   2019-12-17  2019-12-17 15:00:40    Area2     Amy    12.25         4  
> 7   2019-12-17  2019-12-17 15:00:50    Area2     Amy     8.75        10
> 8   2019-12-17  2019-12-17 15:01:10    Area1     Amy    12.25       380   
> 9   2019-12-17  2019-12-17 15:01:45    Area1     Amy    12.25        35  
> 10  2019-12-17  2019-12-17 15:02:01    Area1     Amy    12.25        16

Желаемая логика c для применяется: ЕСЛИ «payArea» равно предыдущему значению «payArea», ТО рассчитывает разницу между отметкой времени в секундах, иначе, если «payArea» не равно предыдущему значению «payArea», тогда «elapsedSeconds» = 0.

Это должно в основном "сбросить" elapsedSeconds = 0 в любой точке условие НЕ выполнено .

Желаемый вывод: 

> 0  location_day  timestamp            payArea    Name   ratePay  elapsedSeconds  
> 1   2019-12-10  2019-12-10 12:00:01    Area1     Amy    12.25         0    
> 2   2019-12-10  2019-12-10 12:00:06    Area1     Amy    12.25         5  
> 3   2019-12-10  2019-12-10 12:00:16    Area1     Amy    12.25        10 
> 4   2019-12-17  2019-12-17 15:00:16    Area2     Amy    12.25         0
> 5   2019-12-17  2019-12-17 15:00:36    Area2     Amy     8.75        20
> 6   2019-12-17  2019-12-17 15:00:40    Area2     Amy    12.25         4  
> 7   2019-12-17  2019-12-17 15:00:50    Area2     Amy     8.75        10
> 8   2019-12-17  2019-12-17 15:01:10    Area1     Amy    12.25         0 
> 9   2019-12-17  2019-12-17 15:01:45    Area1     Amy    12.25        35  
> 10  2019-12-17  2019-12-17 15:02:01    Area1     Amy    12.25        16

I ранее вычислял истекшие секунды с этим, 

#first get the elapsedSeconds as datetime
df['elapsedSeconds'] = df.sort('timestamp').groupby(['name','payArea'])['timestamp'].diff()/1000

#now convert the diff value as float type
df['elapsedSeconds'] = ((df['elapsedSeconds'] / np.timedelta64(1, 's')) *1000).astype(float)
...