如何为每15分钟间隔的日期时间行（在新列中）添加标签？

Question

我有一个熊猫数据框，看起来像这样：

Date
31/8/20 4:56:00
31/8/20 4:45:00
31/8/20 4:39:00
31/8/20 4:36:00
31/8/20 4:34:00
31/8/20 4:05:00
31/8/20 4:04:00
31/8/20 3:19:00
31/8/20 2:54:00

我希望它以15分钟为单位对行进行分组，如果每行属于15分钟的datetime类别，则为每行添加标签。所以我希望我的输出像这样：

Date              Interval
31/8/20 4:56:00   Period 1
31/8/20 4:45:00   Period 1
31/8/20 4:39:00   Period 2
31/8/20 4:36:00   Period 2
31/8/20 4:34:00   Period 2
31/8/20 4:05:00   Period 4
31/8/20 4:04:00   Period 4
31/8/20 3:19:00   Period 7
31/8/20 2:54:00   Period 9

如您所见，“时段1”包含31/8/20 4:45-31/8/20 4:59:00之间的所有日期时间。如果该期间没有相应的行条目，则应出现期间间隔。这就是为什么“第四阶段”不是“第三阶段”

我尝试了以下方法：

df = pd.DataFrame()
df = df.sort_values(by=['Date'], ascending=False)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['Interval'] = 'Period ' + (((df.shift()['Date'] - df['Date']).dt.seconds > 900).cumsum() + 1).astype(str)

但是，如果datetime行在上一个datetime行的15分钟内，则在“Interval”列中返回“Period n”

Date              Interval
31/8/20 4:56:00   Period 1
31/8/20 4:45:00   Period 2
31/8/20 4:39:00   Period 3
31/8/20 4:36:00   Period 4
31/8/20 4:34:00   Period 5
31/8/20 4:05:00   Period 6
31/8/20 4:04:00   Period 7
31/8/20 3:19:00   Period 8
31/8/20 2:54:00   Period 9

相反，我希望在每一行上标记一个“句点”，而不考虑前面的行datetime，并基于一小时内的四个15分钟间隔，以便根据

• 年/月/日小时：45:00-小时：59:59
• 年月日h:30:00-h:44:59
• 年月日h:15:00-h:29:59
• 年月日小时：00:00-14:59

先谢谢你

Answer 1

使用频率为15min的^{}对Grouper进行编码，然后使用带有可选参数ascending=False的^{}对每组进行编号：

s = df.groupby(pd.Grouper(freq='15min', key='Date')).ngroup(ascending=False).add(1)
df['Interval'] = 'Period ' + s.astype(str)

结果:

                 Date  Interval
0 2020-08-31 04:56:00  Period 1
1 2020-08-31 04:45:00  Period 1
2 2020-08-31 04:39:00  Period 2
3 2020-08-31 04:36:00  Period 2
4 2020-08-31 04:34:00  Period 2
5 2020-08-31 04:05:00  Period 4
6 2020-08-31 04:04:00  Period 4
7 2020-08-31 03:19:00  Period 7
8 2020-08-31 02:54:00  Period 9