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<p>我是python和pandas的新手,尽管我对间隔做了很多研究,但我还是找不到解决问题的方法,我希望有人能帮我</p>
<p>这是我的DF的一个样本</p>
<pre><code>df = pd.DataFrame(
data=[['Mel Gibson', 'German', '2021-9-23 14:22:38', 301 ],
['Jim Carrey', 'German', '2021-9-23 14:27:39', 1041 ],
['Mel Gibson', 'German','2021-9-24 13:33:22',12]],
columns=['specialist', 'Language', 'Interval Start', 'status_duration']
)
df['Interval Start'] = pd.to_datetime(df['Interval Start'])
</code></pre>
<p>我想做的是将状态持续时间转换为15分钟的间隔,并按专家和每天进行分组</p>
<p>我希望的输出如下所示:</p>
<pre><code>df = pd.DataFrame(
data=[['Mel Gibson', 'German', '2021-9-23 14:15:00', 301 ],
['Jim Carrey', 'German', '2021-9-23 14:15:00', 141 ],
['Jim Carrey', 'German', '2021-9-23 14:30:00', 900 ],
['Mel Gibson', 'German','2021-9-24 13:30:00',12]],
columns=['specialist', 'Language', 'Interval Start', 'status_duration']
)
</code></pre>
<p>因此,基本上我需要将状态持续时间中的秒划分为15分钟的间隔,直到没有剩余的持续时间</p>
<p>编辑:</p>
<p>我的原始数据如下:</p>
<pre><code> df = pd.DataFrame(
data=[['Mel Gibson', 'German', '2021-9-23 14:22:38', 301 ],
['Mel Gibson', 'German', '2021-9-23 14:27:40', 4678 ],
['Mel Gibson', 'German','2021-9-24 13:33:22',12]],
columns=['specialist', 'Language', 'Interval Start', 'status_duration']
)
df['Interval Start'] = pd.to_datetime(df['Interval Start'])
</code></pre>
<p>Henry的代码只为第一行提供了输出,跳过了第二行</p>
<p>也就是说,如果电话在10:35:00开始,这个间隔(10:30-10:45)不能超过600秒,因为距离开始时间只有10分钟了</p>