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我添加了一个组列以根据时间创建不同的组。所以当索引时间差>10s时,会创建一个新组。
然后我制作了一个 DF 列表,并根据组号使用循环遍历 DF 将其拆分。
df['groups'] = (df.index.to_series().diff().dt.seconds > 10).cumsum()
list_of_dfs = []
for ct, data in df.groupby('groups'):
list_of_dfs.append(data)
结果:
Index Temperature groups
2019-11-14 08:25:30.000 50.776897 0
2019-11-14 08:25:40.000 49.671967 0
2019-11-14 08:25:50.000 48.729610 0
2019-11-14 08:26:00.000 48.022270 0
2019-11-14 08:26:10.000 47.502003 0
2019-11-14 08:43:40.000 87.997314 1
2019-11-14 08:43:50.000 90.791519 1
2019-11-14 08:44:00.000 93.656128 1
2019-11-14 08:44:10.000 95.525215 1
2019-11-14 08:44:20.000 95.694481 1
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