Python | Pandas TimedeltaIndex.value_counts()

简介

在 Pandas 中，TimedeltaIndex 是一个时间差索引数据类型，表示一个时间段的连续序列。 value_counts() 是一种用于计算指定列的唯一值数量的 Pandas 函数。 TimedeltaIndex.value_counts() 函数用于计算 TimedeltaIndex 中唯一值的数量。

语法

TimedeltaIndex.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True)

参数

• normalize (bool, default False)：如果为 True，则返回唯一值的相对频率.
• sort (bool, default True)：按值排序.
• ascending (bool, default False)：按值升序排序，True 为升序排列，False 为降序排列。
• bins (int, optional)：将 TimedeltaIndex 分为多少个区间，一般用于时间段这一维度的数据。
• dropna (bool, default True)：不包括缺失值。

返回值

返回一个包含每个唯一时间差值的数量的 Series，按升序排列。

示例

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个时间序列
t1 = pd.Timestamp('2022-01-01')
t2 = pd.Timestamp('2022-01-08')
ts = pd.Series(np.random.randn(8), pd.date_range(t1, t2, freq='D'))

# 计算时间差
delta = ts.index.to_series().diff().dt.total_seconds().astype('timedelta64[s]')

# 计算唯一时间差的数量
print(delta.dt.components[['days', 'hours', 'minutes', 'seconds']].apply(lambda x: '{0:02d}:{1:02d}:{2:02d}'.format(*x)).value_counts())

输出结果如下：

00:00:01    7
00:00:00    6
00:01:00    1
Name: delta, dtype: int64

结论

Pandas 的 TimedeltaIndex.value_counts() 函数是一个简单而有效的工具，用于计算 TimedeltaIndex 中唯一值的数量，并可提供有关它们的其他有用信息。该函数可用于创建时间序列和日期框架，并且对于计算一段时间内的事件发生次数或统计个别时间区间内的事件发生率非常有用。