我有一个以 15 分钟频率增加的数据框，但有时有一个间隙，我想通过一个任务将它们组合在一起。
这是一个示例数据：
Input:
data = {'Date':['2019-01-05 00:00:00', '2019-01-05 00:15:00',
'2019-01-05 00:30:00', '2019-01-05 00:45:00',
'2019-01-05 01:00:00', '2019-01-05 01:15:00',
'2019-01-05 01:30:00', '2019-01-05 01:45:00',
'2019-01-06 15:00:00', '2019-01-06 15:15:00',
'2020-01-06 15:30:00', '2020-01-06 15:45:00',
'2020-02-10 22:15:00', '2020-02-10 22:30:00',
'2020-02-10 22:45:00', '2020-02-10 23:00:00',
'2020-02-11 23:15:00', '2020-02-11 23:30:00',
'2020-02-11 23:45:00', '2020-02-11 00:00:00'],
'Ratings':[9.0, 8.0, 5.0, 3.0, 5.0,
1.0, 5.2, 4.5, 8.9, 4.5,
4.5, 7.6, 8.3, 5.6, 5.3,
3.4, 5.5, 2.4, 5.3, 5.4]}
df = pd.DataFrame(data, index =[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20])
# print the data
print(df)
Output:
Date Ratings
1 2019-01-05 00:00:00 9.0
2 2019-01-05 00:15:00 8.0
3 2019-01-05 00:30:00 5.0
4 2019-01-05 00:45:00 3.0
5 2019-01-05 01:00:00 5.0
6 2019-01-05 01:15:00 1.0
7 2019-01-05 01:30:00 5.2
8 2019-01-05 01:45:00 4.5
9 2019-01-06 15:00:00 8.9
10 2019-01-06 15:15:00 4.5
11 2020-01-06 15:30:00 4.5
12 2020-01-06 15:45:00 7.6
13 2020-02-10 22:15:00 8.3
14 2020-02-10 22:30:00 5.6
15 2020-02-10 22:45:00 5.3
16 2020-02-10 23:00:00 3.4
17 2020-02-11 23:15:00 5.5
18 2020-02-11 23:30:00 2.4
19 2020-02-11 23:45:00 5.3
20 2020-02-11 00:00:00 5.4
如果频率超过预期频率（在本例中为 15 分钟），我需要它通过创建新列进行排序。
期望：
Date Ratings Task
1 2019-01-05 00:00:00 9.0 1
2 2019-01-05 00:15:00 8.0 1
3 2019-01-05 00:30:00 5.0 1
4 2019-01-05 00:45:00 3.0 1
5 2019-01-05 01:00:00 5.0 1
6 2019-01-05 01:15:00 1.0 1
7 2019-01-05 01:30:00 5.2 1
8 2019-01-05 01:45:00 4.5 1
9 2019-01-06 15:00:00 8.9 2
10 2019-01-06 15:15:00 4.5 2
11 2019-01-06 15:30:00 4.5 2
12 2019-01-06 15:45:00 7.6 2
13 2019-02-10 22:15:00 8.3 3
14 2019-02-10 22:30:00 5.6 3
15 2019-02-10 22:45:00 5.3 3
16 2019-02-10 23:00:00 3.4 3
17 2019-02-11 00:00:00 5.5 4
18 2019-02-11 00:15:00 2.4 4
19 2019-02-11 00:30:00 5.3 4
20 2019-02-11 00:45:00 5.4 4
如您所见，如果时间跳跃超过 15 分钟，则有 4 个任务组合在一起。
日期列当前为 datetime64 格式，我可以将其设置为所需的任何格式。谢谢！
尝试：
df['Task'] = df['Date'].sub(df['Date'].shift()) \
.gt(pd.Timedelta(minutes=15)) \
.cumsum() + 1
>>> df
Date Ratings Task
1 2019-01-05 00:00:00 9.0 1
2 2019-01-05 00:15:00 8.0 1
3 2019-01-05 00:30:00 5.0 1
4 2019-01-05 00:45:00 3.0 1
5 2019-01-05 01:00:00 5.0 1
6 2019-01-05 01:15:00 1.0 1
7 2019-01-05 01:30:00 5.2 1
8 2019-01-05 01:45:00 4.5 1
9 2019-01-06 15:00:00 8.9 2
10 2019-01-06 15:15:00 4.5 2
11 2020-01-06 15:30:00 4.5 3
12 2020-01-06 15:45:00 7.6 3
13 2020-02-10 22:15:00 8.3 4
14 2020-02-10 22:30:00 5.6 4
15 2020-02-10 22:45:00 5.3 4
16 2020-02-10 23:00:00 3.4 4
17 2020-02-11 23:15:00 5.5 5
18 2020-02-11 23:30:00 2.4 5
19 2020-02-11 23:45:00 5.3 5
20 2020-02-11 00:00:00 5.4 5
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