Split Datenrahmen in Gruppen und Untergruppen und speichern Sie die Ausgabe in einem CSV-Datei

Question

nehme ich einen großen Datenrahmen wie diese:

A      B  C 
27/6/2017 4:00:00 928.04 4.83 
27/6/2017 4:20:00 927.71 4.61 
27/6/2017 4:40:00 928.22 4.49 
27/6/2017 5:00:00 898.74 3.81 
27/6/2017 5:20:00 895.16 3.55 
27/6/2017 5:40:00 895.05 3.4 
27/6/2017 6:00:00 895.68 3.3 
27/6/2017 16:20:00 662.45 1.52 
27/6/2017 16:40:00 639.98 1.48 
27/6/2017 17:40:00 732.02 1.79 
27/6/2017 18:00:00 722.63 1.98 
27/6/2017 18:20:00 713.26 1.79 
27/6/2017 18:40:00 705.8 1.54 
27/6/2017 19:00:00 652.1 1.51 
27/6/2017 19:20:00 638.58 1.68 
27/6/2017 19:40:00 633.14 1.66 
27/6/2017 20:00:00 654.66 1.45 

Ich mag den Datenrahmen auf der Grundlage der Differenz von Stunden teilen, dh wenn Der Unterschied zwischen zwei Zeitmarken beträgt mehr als 4 Stunden. Dadurch wird der Datenrahmen geteilt. Dann möchte ich diese zwei Datenrahmen in Untergruppen auf der Grundlage von Bereich von Werten von B aufteilen. Ich möchte alle diese Gruppen und Untergruppen in einer einzelnen CSV-Dateien speichern.

gewünschte Ausgabe:

Konzern1:

A      B  C 
27/6/2017 4:00:00 928.04 4.83 
27/6/2017 4:20:00 927.71 4.61 
27/6/2017 4:40:00 928.22 4.49 
27/6/2017 5:00:00 898.74 3.81 
27/6/2017 5:20:00 895.16 3.55 
27/6/2017 5:40:00 895.05 3.4 
27/6/2017 6:00:00 895.68 3.3 

Group2:

A      B  C 
27/6/2017 16:20:00 662.45 1.52 
27/6/2017 16:40:00 639.98 1.48 
27/6/2017 17:40:00 732.02 1.79 
27/6/2017 18:00:00 722.63 1.98 
27/6/2017 18:20:00 713.26 1.79 
27/6/2017 18:40:00 705.8 1.54 
27/6/2017 19:00:00 652.1 1.51 
27/6/2017 19:20:00 638.58 1.68 
27/6/2017 19:40:00 633.14 1.66 
27/6/2017 20:00:00 654.66 1.45 

Zones:

Konzern1 Zone1:

A      B  C 
27/6/2017 4:00:00 928.04 4.83 
27/6/2017 4:20:00 927.71 4.61 
27/6/2017 4:40:00 928.22 4.49 

Gruppe1 zone2:

A      B  C 
27/6/2017 5:00:00 898.74 3.81 
27/6/2017 5:20:00 895.16 3.55 
27/6/2017 5:40:00 895.05 3.4 
27/6/2017 6:00:00 895.68 3.3 

so.

Ich habe einige Logiken versucht, um dies zu erreichen, aber ich konnte dies nicht tun.

Code:

time_diff = df["Time"].diff() 

zones = [] 
dfs = DataFrame 

zone = (dfs["Time"] >= (dfs["Time"].shift() + time_diff[1]*12)).cumsum() 
zone_grp = dfs.groupby(zone) 

xyz = [] 
for k,g in zone_grp: 
    if len(g) >= 30: 
     zones.append(g) 
    else: 
     pass 
for m in range(len(zones)): 
    zone_df = DataFrame(zones[m]) 
    x = range(len(zone_df)) 
    y = zone_df["T401FN1VT4000"] 

    abc = Series((linregress(x,y))) 
    abc = DataFrame(abc).T 
    slope = abc[0].tolist() 
    intercept = abc[1].tolist() 
    abc = DataFrame({"Slope":slope,"Intercept":intercept}) 
    xyz.append(abc) 
    zone_df.to_csv("Zone_%s.csv" %m, index = False) 

xyz = concat(xyz).reset_index() 
del xyz["index"] 
xyz["Zone"] = xyz.index 
xyz = xyz.set_index("Zone") 
xyz.to_csv("Coefficients.csv", index = True) 

Bitte mir helfen, den Datenrahmen auf der Grundlage der Zeitdifferenz in einer besseren Art und Weise zu teilen und mir helfen, um die Gruppen zu speichern und Untergruppen in CSV-Dateien mit unterschiedlichen Namen.

Jede Hilfe wäre willkommen.

Answer 1

Sie könnten diff und pd.Timedelta für die erste Ebene groupby und verwenden, um B in Gruppen zu teilen.

grps = [(df.A.diff() > pd.Timedelta(hours=4)).cumsum(), df.B // 100 * 100] 
for i, g in df.groupby(grps): 
    g.to_csv('{}_{}.csv'.format(*i)) 
    print(g) 

---

    A  B  C 
3 2017-06-27 05:00:00 898.74 3.81 
4 2017-06-27 05:20:00 895.16 3.55 
5 2017-06-27 05:40:00 895.05 3.40 
6 2017-06-27 06:00:00 895.68 3.30 

        A  B  C 
0 2017-06-27 04:00:00 928.04 4.83 
1 2017-06-27 04:20:00 927.71 4.61 
2 2017-06-27 04:40:00 928.22 4.49 

        A  B  C 
7 2017-06-27 16:20:00 662.45 1.52 
8 2017-06-27 16:40:00 639.98 1.48 
13 2017-06-27 19:00:00 652.10 1.51 
14 2017-06-27 19:20:00 638.58 1.68 
15 2017-06-27 19:40:00 633.14 1.66 
16 2017-06-27 20:00:00 654.66 1.45 

        A  B  C 
9 2017-06-27 17:40:00 732.02 1.79 
10 2017-06-27 18:00:00 722.63 1.98 
11 2017-06-27 18:20:00 713.26 1.79 
12 2017-06-27 18:40:00 705.80 1.54