特定の列の最初のタイムスタンプと最後のタイムスタンプと平均値を含む行へのスカッシュデータフレーム

Question

私はタイムスタンプで順序付けられたデータのグループをマークしています。これを開始タイムスタンプと最終タイムスタンプに減らし、そのグループのそのマークに対応する。例開始データフレーム：私が達成したい何

  timestamp   value  mark 
1 2016-11-07 11:00:00  0.781726  1 
2 2016-11-07 11:03:00  0.812757  2 
3 2016-11-07 11:05:00  0.845348  2 
4 2016-11-07 11:07:00  0.817394  2 
5 2016-11-07 11:11:00  0.760787  1 
6 2016-11-07 11:13:00  0.807892  1 
7 2016-11-07 11:15:00  0.812965  1 
8 2016-11-07 11:18:00  0.822001  1 

：

 start_timestamp   end_timestamp (mean_)value mark 
1 2016-11-07 11:00:00 2016-11-07 11:00:00  0.781726  1 
2 2016-11-07 11:03:00 2016-11-07 11:07:00  0.825166  2 
3 2016-11-07 11:11:00 2016-11-07 11:18:00  0.800911  1 

これを行うための最善の方法の任意のアイデア？最初に一意のマークで各バッチをマークする必要がありますか？

Answer 1

あなたが重複した列markからユニークgroupsのSeriesによってgroupby、その後aggregatefirst、lastとmeanが必要です

確か

print ((df.mark != df.mark.shift()).cumsum()) 
1 1 
2 2 
3 2 
4 2 
5 3 
6 3 
7 3 
8 3 
Name: mark, dtype: int32 

df1 = df.groupby((df.mark != df.mark.shift()).cumsum()) \ 
     .agg({'timestamp': ['first','last'], 'value':'mean', 'mark': 'first'}) 

#reset MultiIndex in columns 
df1.columns = ['_'.join(col) for col in df1.columns] 
#if necessary rename columns 
df1 = df1.rename(columns=({'timestamp_first':'start_timestamp', 
          'timestamp_last':'end_timestamp', 
          'mark_first':'mark','value_mean':'(mean_)value'})) \ 
      .rename_axis(None) 

print (df1)   
     start_timestamp  end_timestamp mark (mean_)value 
1 2016-11-07 11:00:00 2016-11-07 11:00:00  1  0.781726 
2 2016-11-07 11:03:00 2016-11-07 11:07:00  2  0.825166 
3 2016-11-07 11:11:00 2016-11-07 11:18:00  1  0.800911