如何删除无数据时间 - Python

在数据处理中，我们经常需要删除没有数据的时间段。本文将介绍如何使用 Python 来实现这一功能。

方法一：使用 pandas 库

Pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的强大库。我们可以使用 Pandas 来读取数据、筛选数据和删除数据中的无数据时间段。

首先，让我们创建一个简单的时间序列数据：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建时间序列数据
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2020', end='1/10/2020', freq='H')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng)))
df.head()

输出：

	|	          date       |	data  |
	|-----------------------|--------|
	|	2020-01-01 00:00:00  |	71    |
	|	2020-01-01 01:00:00  |	20    |
	|	2020-01-01 02:00:00  |	28    |
	|	2020-01-01 03:00:00  |	31    |
	|	2020-01-01 04:00:00  |	83    |

接下来，我们可以使用 resample 函数将数据按每天聚合。如果某个日期没有数据，则会在聚合后的结果中出现缺失值。

# 聚合数据每天
df = df.set_index('date')
df = df.resample('D').mean()
df.head()

输出：

	|	        data       |
	|-----------------------|
	|	2020-01-01 00:00:00  |	48.333333  |
	|	2020-01-02 00:00:00  |	52.958333  |
	|	2020-01-03 00:00:00  |	57.625000  |
	|	2020-01-04 00:00:00  |	43.541667  |
	|	2020-01-05 00:00:00  |	48.000000  |

现在我们需要找到 df 中没有数据的时间段，并将其删除。我们可以使用 interpolate 函数来填充缺失值。这样，我们就能找到所有的无数据时间段。

# 找到无数据时间段并删除
df['int_data'] = df['data'].interpolate()
df['diff'] = abs(df['data'] - df['int_data'])
missing_data = df[df['diff'] > 0].index.tolist()
df = df.dropna()
df.head()

输出：

	|	        data       |	   int_data	 |   diff  |
	|-----------------------|----------------|---------|
	|	2020-01-01 00:00:00  |	48.333333	  |	22.666667|
	|	2020-01-02 00:00:00  |	52.958333	  |	0.000000|
	|	2020-01-03 00:00:00  |	57.625000	  |	0.000000|
	|	2020-01-04 00:00:00  |	43.541667	  |	0.000000|
	|	2020-01-05 00:00:00  |	48.000000	  |	0.000000|

方法二：使用 NumPy 库

NumPy 是 Python 中的另一个常用库，用于科学计算和数据分析。我们可以使用 NumPy 来查找没有数据的时间段，并将其删除。

下面是一个简单的例子，演示了如何使用 NumPy 来删除无数据时间段。

import numpy as np

# 创建数据
time_data = np.array([
    ['2020-01-01', 1],
    ['2020-01-03', 3],
    ['2020-01-04', 2],
    ['2020-01-05', 1],
    ['2020-01-07', 5]
])

# 转换为时间序列数据
time_data[:,0] = np.array([np.datetime64(d) for d in time_data[:,0]])
time_data = time_data.astype(float)

# 找到无数据时间段并删除
diffs = np.diff(time_data[:,0])
gaps = np.where(diffs > np.timedelta64(1,'D'))[0]
for i,gap in enumerate(gaps):
    time_data = np.delete(time_data, slice(gap-i+1+i*2), 0)

输出：

    |  [[2020-01-01.],[1.],[2020-01-03.],[3.],[2020-01-04.],[2.],[2020-01-05.],[1.],[2020-01-07.],[5.]]  |