Datetime-Daten in Pandas zusammenfassen

Arbeiten mit Datums- und Zeitangaben in Python

Max Shron

Data Scientist and Author

Daten in Pandas zusammenfassen

# Durchschnittliche Zeit außerhalb des Docks
rides['Duration'].mean()

Timedelta('0 days 00:19:38.931034482')

# Gesamte Zeit außerhalb des Docks
rides['Duration'].sum()

Timedelta('3 days 22:58:10')
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# Anteil der Zeit außerhalb des Docks
rides['Duration'].sum() / timedelta(days=91)

0.04348417785917786
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# Wie oft startete das Bike an jeder Station
rides['Member type'].value_counts()

Member 236
Casual  54
Name: Member type, dtype: int64

# Anteil der Fahrten nach Mitgliedstyp
rides['Member type'].value_counts() / len(rides)

Member 0.814 
Casual 0.186 
Name: Member type, dtype: float64
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# Dauer-Spalte (in Sekunden) hinzufügen
rides['Duration seconds'] = rides['Duration'].dt.total_seconds()

# Durchschnittsdauer pro Mitgliedstyp
rides.groupby('Member type')['Duration seconds'].mean()

Member type 
Casual 1994.667 
Member 992.280 
Name: Duration seconds, dtype: float64
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# Durchschnittsdauer pro Monat
rides.resample('ME', on = 'Start date')['Duration seconds'].mean()
  • Häufige Frequenzen: D (täglich), W (wöchentlich), ME (Monatsende), YE (Jahresende)
Start date 
2017-10-31 1886.454 
2017-11-30 854.175 
2017-12-31 635.101 
Freq: ME, Name: Duration seconds, dtype: float64
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# Größe pro Gruppe
rides.groupby('Member type').size()

Member type
Casual     54
Member    236
dtype: int64

# Erste Fahrt je Gruppe
rides.groupby('Member type').first()

            Duration     ...     
Member type              ...
Casual      02:07:02     ...        
Member      00:03:01     ...
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rides\
  .resample('ME', on = 'Start date')\
  ['Duration seconds']\
  .mean()\
  .plot()

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rides\
  .resample('D', on = 'Start date')\
  ['Duration seconds']\
  .mean()\
  .plot()

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