Как найти дубликаты на основе нескольких столбцов в скользящем окне в pandas? - PullRequest
Новая
       90

Как найти дубликаты на основе нескольких столбцов в скользящем окне в pandas?

0 голосов
/ 18 февраля 2020

Пример данных 

{"transaction": {"merchant": "merchantA", "amount": 20, "time": "2019-02-13T10:00:00.000Z"}}
{"transaction": {"merchant": "merchantB", "amount": 90, "time": "2019-02-13T11:00:01.000Z"}}
{"transaction": {"merchant": "merchantC", "amount": 90, "time": "2019-02-13T11:00:10.000Z"}}
{"transaction": {"merchant": "merchantD", "amount": 90, "time": "2019-02-13T11:00:20.000Z"}}
{"transaction": {"merchant": "merchantE", "amount": 90, "time": "2019-02-13T11:01:30.000Z"}}
{"transaction": {"merchant": "merchantE", "amount": 90, "time": "2019-02-13T11:02:30.000Z"}}
.
.

У меня есть такой код 

    df = pd.DataFrame()
for line in sys.stdin:
    data = json.loads(line)
    # df1 = pd.DataFrame(data["transaction"], index=[len(df.index)])
    df1 = pd.DataFrame(data["transaction"], index=[data['transaction']['time']])
    df1['time'] = pd.to_datetime(df1['time'])
    df = df.append(df1)
    # df['count'] = df.rolling('2min', on='time', min_periods=1)['amount'].count()

print(df)
print(len(df[df.merchant.eq(data['transaction']['merchant']) & df.amount.eq(data['transaction']['amount'])].index))

Токовый выход 

2019-02-13T10:00:00.000Z  merchantA      20 2019-02-13 10:00:00
2019-02-13T11:00:01.000Z  merchantB      90 2019-02-13 11:00:01
2019-02-13T11:00:10.000Z  merchantC      90 2019-02-13 11:00:10
2019-02-13T11:00:20.000Z  merchantD      90 2019-02-13 11:00:20
2019-02-13T11:01:30.000Z  merchantE      90 2019-02-13 11:01:30
2019-02-13T11:02:30.000Z  merchantE      90 2019-02-13 11:02:30

2

Ожидаемый вывод 

2019-02-13T10:00:00.000Z  merchantA      20 2019-02-13 10:00:00
2019-02-13T11:00:01.000Z  merchantB      90 2019-02-13 11:00:01
2019-02-13T11:00:10.000Z  merchantC      90 2019-02-13 11:00:10
2019-02-13T11:00:20.000Z  merchantD      90 2019-02-13 11:00:20
2019-02-13T11:01:30.000Z  merchantE      90 2019-02-13 11:01:30

По мере передачи данных. Я хочу проверить, поступает ли дубликат записи (чьи значения продавца и суммы совпадают) в течение двух минут, поэтому я отбрасываю ее и не обрабатываю. распечатайте его как дубликат.

Нужно ли что-то делать с индексным индексом или групповым? но тогда как приравнять несколько столбцов. Или какое-то условие качения на двух столбцах, но не могу найти ничего, как это сделать.

Что мне здесь не хватает?

Спасибо

РЕДАКТИРОВАТЬ 

#dup = df[df.duplicated(subset=['merchant', 'amount'], keep=False)]
     res = df.loc[(df.merchant == data['transaction']['merchant']) & (df.amount == data['transaction']['amount'])]
        # res['timediff'] = pd.to_timedelta((data['transaction']['time'] - res['time']), unit='T')
        res['timediff'] = (data['transaction']['time'] - res['time'])
        if len(res.index) >1:
           print(res)

так что я пытаюсь что-то подобное, и если результат менее 120 секунд, я могу обработать его. Но результирующий df в настоящее время в виде 

                      merchant  amount                time       concat          timediff
2019-02-13 11:03:00  merchantF      10 2019-02-13 11:03:00  merchantF10 -1 days +23:59:20
2019-02-13 11:02:20  merchantF      10 2019-02-13 11:02:20  merchantF10          00:00:00

2019-02-13 11:01:30  merchantE      10 2019-02-13 11:01:30  merchantE10 00:01:00
2019-02-13 11:02:00  merchantE      10 2019-02-13 11:02:00  merchantE10 00:00:30
2019-02-13 11:02:30  merchantE      10 2019-02-13 11:02:30  merchantE10 00:00:00

-1 дней +23: 59: 20 этот формат, я думаю, можно разделить с принятием абсолютного значения?

как я могу преобразовать время в формат, который я могу сравнить с 120 секундами? pd.to_deltatime () не работает для меня, или, может быть, я неправильно его использую.

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 20 февраля 2020

Так что я сделал так, чтобы он работал, но не с прокруткой windows, так как он не поддерживает строковый тип. функция сообщается и запрашивается также в Pandas Репо.

Мой фрагмент решения проблемы: 

    if len(df.index) > 0:
        res = df.loc[(df.merchant == data['transaction']['merchant']) & (df.amount == data['transaction']['amount'])]
        res['timediff'] = (data['transaction']['time'] - res['time']).dt.total_seconds().abs() <= 120
        if res.timediff.any():
            continue
    df = df.append(df1)
print(df)

Пример данных: 

{"transaction": {"merchant": "merchantA", "amount": 20, "time": "2019-02-13T10:00:00.000Z"}}
{"transaction": {"merchant": "merchantB", "amount": 90, "time": "2019-02-13T11:00:01.000Z"}}
{"transaction": {"merchant": "merchantC", "amount": 10, "time": "2019-02-13T11:00:10.000Z"}}
{"transaction": {"merchant": "merchantD", "amount": 10, "time": "2019-02-13T11:00:20.000Z"}}
{"transaction": {"merchant": "merchantE", "amount": 10, "time": "2019-02-13T11:01:30.000Z"}}
{"transaction": {"merchant": "merchantF", "amount": 10, "time": "2019-02-13T11:03:00.000Z"}}
{"transaction": {"merchant": "merchantE", "amount": 10, "time": "2019-02-13T11:02:00.000Z"}}
{"transaction": {"merchant": "merchantF", "amount": 10, "time": "2019-02-13T11:02:20.000Z"}}
{"transaction": {"merchant": "merchantE", "amount": 10, "time": "2019-02-13T11:02:30.000Z"}}
{"transaction": {"merchant": "merchantF", "amount": 10, "time": "2019-02-13T11:05:20.000Z"}}
{"transaction": {"merchant": "merchantE", "amount": 10, "time": "2019-02-13T11:00:30.000Z"}}

Вывод: 

                      merchant  amount                time
2019-02-13 10:00:00  merchantA      20 2019-02-13 10:00:00
2019-02-13 11:00:01  merchantB      90 2019-02-13 11:00:01
2019-02-13 11:00:10  merchantC      10 2019-02-13 11:00:10
2019-02-13 11:00:20  merchantD      10 2019-02-13 11:00:20
2019-02-13 11:01:30  merchantE      10 2019-02-13 11:01:30
2019-02-13 11:03:00  merchantF      10 2019-02-13 11:03:00
2019-02-13 11:05:20  merchantF      10 2019-02-13 11:05:20
0 голосов
/ 19 февраля 2020

Во-первых, вы можете сформировать 120-секундные блоки данных. Вы можете подать заявку;

блокировать и оценивать с использованием дубликата: df = df [df.duplicated (subset = ['val1', 'val2', 'val3'], keep = False)]

Или groupby: df.groupby (['val1', 'val2', 'val3']). count ()

Или даже SQL различный. https://www.w3schools.com/sql/sql_distinct.asp

Пожалуйста, напишите, что вы пытались. Вышеуказанные методы работают со строками, числами с плавающей запятой, датами и целочисленными типами данных.

...