[wyjechany]

#python #datascience

hejka, mam baze danych w której jest 4 dni danych w czestotliwosci 1s. Wrzuciłem to do formatu datetime i
posiekałem tą baze danych żeby podzielić na eventy. Osobna baza danych dla osobnych eventów, dzięki temu porobiły mi się dziury w czasie w df (i tak jeden event trwa 5 minut, później dziura 30minut, później event 6 minut, później dziura 45 minut itp)

Teraz chciałbym policzyć ile jest tych eventów i jak długo każdy z osobna trwa. (jak dlugo jest ciągłość 1s do poprzedniego pomiaru)

Myślę że przydałoby się jakiś for loop zeby przeleciec całą bazę z .timedelta mniejsza niż 2s ale nie bardzo wiem jak się zabrać za to.
poratujcie prosze.

[wiesiu2]

@wyjechany: przyznam że nie do końca rozumiem o co ci chodzi i gdzie tu jest problem. W jakiej to bazie trzymasz?

[wyjechany]

@wiesiu2: to jest plik csv. uzywam python i pandas do tego.

kurcze, haotycznie tłumaczyłem.

w pliku csv jest kilka dni danych z czestotliwością 1s.
na podstawie tego głównego pliku, zacząłem wyciągać specialne eventy do pobocznych df.
kazdy df ma osobne eventy.
kazdy event ma okolo 1000 rzędów i kazdy ma timestamp. Time delta podczas eventu jest okolo 1s. czasem przeskoczy na 2s.
ponieważ każda df jaką zrobilem ma tylko moje zdarzenia,

[wiesiu2]

@wyjechany: od razu bardziej zrozumiałe, pandas nie znam niestety

[motoinzyniere]

@wyjechany: No to napisz funkcje która znajduje eventy oddalone o deltaT>2s.

[wyjechany]

@motoinzyniere: jeszcze nie umiem. szukalem gotowca jakiegos. bede musial sie nauczyc

[1001001]

@wyjechany

Sprawdź ten wątek na stackoverflow.com

[Popcornn1]

Zrób sobie resample i to chyba uzupełni puste miejsca NaNami, a później sobie policzysz ile nanow obok siebie występuje.
Ewentualnie zrób w inny sposób: weź początkowy zbiór danych który jest pełny i na nim sobie dorob dodatkowa kolumnę która oznacza czy event się dzieje, czy się nie dzieje. Później policzysz 0 i 1 obok siebie

[wyjechany]

@1001001: THX, widziałem ten wątek wcześniej ale widocznie nie byłem nastawiony że to może być dobre rozwiązanie. Po twojej podpowiedzi wróciłem tam i faktycznie zrobiłem podobnie.
dziekuje.

[wyjechany]

@Popcornn1: > weź początkowy zbiór danych który jest pełny i na nim sobie dorob dodatkowa kolumnę która oznacza czy event się dzieje, czy się nie dzieje. Później policzysz 0 i 1 obok siebie

thx. tak zrobię na koniec jak już ogarnę jak poszatkować i otagować cały df

[1001001]

@wyjechany
Też wykorzystałem m.in tamten temat do swojego problemu, który polegał na trochę czymś innym ale jak to zazwyczaj czasem coś dla siebie da radę zaadaptować.