#推测出每个企业管制期的时间段 mean = DataFrame.groupby(['id'])['amount'].mean() #列出每个企业用电量低于均值时间超过一周的时间段,标记起始时间和结束时间,省略中间时间 filtered_data = DataFrame[DataFrame['amount'] < DataFrame['id'].map(mean)] # Find consecutive periods where the 'amount' is less than the group mean for more than 7 days filtered_data['date'] = pd.to_datetime(filtered_data['date']) filtered_data['diff'] = filtered_data.groupby('id')['date'].diff().dt.days filtered_data['period'] = (filtered_data['diff'] > 1).cumsum() result = filtered_data.groupby(['id', 'period']).agg(start_date=('date', 'min'), end_date=('date', 'max')) result = result[result['end_date'] - result['start_date'] > pd.Timedelta(days=7)].reset_index(drop=True)
时间: 2023-08-21 12:04:24 浏览: 40
这段代码是用于对电力公司的用电量数据进行分析,以找出每个企业用电量低于均值时间超过一周的时间段,并标记起始时间和结束时间,省略中间时间。
具体步骤如下:
1. 首先根据企业id分组,计算每个企业的用电量均值。
2. 然后筛选出用电量低于均值的数据,并将日期转换为datetime格式。
3. 计算每个数据点与上一个数据点之间相差的天数,以此找出连续时间段。
4. 将连续时间段进行分组,并计算每个分组的起始时间和结束时间。
5. 最后筛选出时间段大于7天的数据,输出结果。
需要注意的是,这段代码中的DataFrame是指电力公司的用电量数据,其中包含企业id、日期和用电量等信息。此外,这段代码也需要依赖一些Python库,如pandas、numpy等。
相关问题
统计dataframe.groupby后每个group个数
可以使用`size()`函数来统计`dataframe.groupby()`后每个group的个数。具体实现方法如下所示:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个dataframe
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=list(range(6)), columns=list('abcd'))
df['d']=[1,2,2,1,1,2]
# 按照'd'列进行分组
df_grouped = df.groupby('d')
# 统计每个group的个数
group_size = df_grouped.size()
# 输出结果
print(group_size)
```
输出结果为:
```
d
1 3
2 3
dtype: int64
```
其中,`group_size`是一个Series类型的对象,它的索引是每个group的标签,值是每个group的个数。
pd.dataframe.groupby.mean()
pd.dataframe.groupby.mean()是Pandas库中的一个函数,用于对数据进行分组并计算每组的平均值。具体来说,它将数据按照指定的列进行分组,然后对每个分组计算该列的平均值,并返回一个新的数据框,其中包含每个分组的平均值。这个函数在数据分析和统计中非常常用,可以帮助我们更好地理解数据的分布和趋势。