2017-06-19 14 views
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私のデータの分/秒のタグだけを収集するセンサーがあります。そのため、タグは繰り返されます。たとえば:パンダで分/秒を繰り返す時間を追加する

['00:00', 
'20:00', 
'40:00', 
'00:00', 
'20:00', 
'40:00', 
'00:00', 
'20:00', 
'40:00'] 

にはどうすれたび分カウント減少を時間を追加するためにパンダの日付時刻(to_datetime)を使用することができますか?時間オフセットを取得するために、現在およびcumsumに前回分/秒を比較する

['00:00:00', 
'00:20:00', 
'00:40:00', 
'01:00:00', 
'01:20:00', 
'01:40:00', 
'02:00:00', 
'02:20:00', 
'02:40:00'] 
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は、あなたが質問をし、その後、分未満でそれを自分で答え?私は理解していません.... –

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@DmitryPolonskiy自分自身の質問に答えるのStackOverflowの一部です...参照[ヘルプセンター](https://stackoverflow.com/help/self-answer)または[このSOのブログ記事]ジェフ・アトウッド(スタック・エクスチェンジ共同創設者)が「それは単なるOKではない」と言っている(https://stackoverflow.blog/2011/07/01/its-ok-to-ask-and-answer-your-own-questions/)あなた自身の質問に答えるために、それは明白に奨励されています。 – Alex

答えて

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使用shift:私のようなもので終わるようにします。次に、これらの時間オフセットをto_timedeltaに変換し、元の値に加算します。

import pandas as pd 

l = ['00:00', '20:00', '40:00'] * 3 

s = pd.to_datetime(pd.Series(l), format='%M:%S') 
hours = pd.to_timedelta((s.shift() > s).cumsum(), unit='h') 
(s + hours).dt.strftime('%H:%M:%S') 

ができます:

0 00:00:00 
1 00:20:00 
2 00:40:00 
3 01:00:00 
4 01:20:00 
5 01:40:00 
6 02:00:00 
7 02:20:00 
8 02:40:00 
dtype: object 
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