(Python) datatime型のデータフレームを条件分割したいです

Question

前提・実現したいこと

pythonでdatatime型の列があります。
基本は１０分間隔なのですが、たまに３０分開いている箇所があります。
そこを分割し、新しいデータフレームに代入したいと考えています。

例えばこよのうなデータがあります。

2017/1/1 0:00
2017/1/1 0:10
2017/1/1 0:20
.
.
.
2017/1/1 11:50
2017/1/1 12:00
(ここで区切りたいです)
2017/1/1 12:30
2017/1/1 12:40

このように複数箇所30分間隔が存在しているので
その個数分新しいデータフレームを生成したいです。

お手数ですが、ご教示いただきたく存じます。

コード

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

該当のソースコード

ソースコード

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

DataFrame.diff() で時間間隔を調べ、特定の条件（今回の場合10分以上）の場合 Series.cumsum() を使って別IDを振ります。
あとは、上記のIDによって groupby() すれば分割できるかと思います。

・・と書いてみましたが、何が何やらかと思いますので、下記にサンプルを書きましたので動作を確認してください。

import pandas as pd
import datetime

# 適当なデータを生成
df = pd.DataFrame({'time':['2017-1-1 11:00',
                           '2017-1-1 11:10',
                           '2017-1-1 11:20',
                           '2017-1-1 11:30',
                           '2017-1-1 11:40',
                           '2017-1-1 11:50',
                           '2017-1-1 12:00',
                           '2017-1-1 12:30',
                           '2017-1-1 12:40']})
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

print(df)
#                 time
#0 2017-01-01 11:00:00
#1 2017-01-01 11:10:00
#2 2017-01-01 11:20:00
#3 2017-01-01 11:30:00
#4 2017-01-01 11:40:00
#5 2017-01-01 11:50:00
#6 2017-01-01 12:00:00
#7 2017-01-01 12:30:00
#8 2017-01-01 12:40:00


# グループ分け用のIDを振る（間隔が10分以上あいたら別グループ）
limit = datetime.timedelta(minutes=10)
df['GroupID'] = (df['time'].diff() > limit).cumsum()

# 上記の Group IDでグループ分けしたデータフレームを生成
grouped_df = df.groupby('GroupID')

# 各グループを表示（ループ使う場合）
for id, sub_df in grouped_df:
    print(sub_df)

# グループIDを使って取得することも可
print(grouped_df.get_group(0))
#                 time  GroupID
#0 2017-01-01 11:00:00        0
#1 2017-01-01 11:10:00        0
#2 2017-01-01 11:20:00        0
#3 2017-01-01 11:30:00        0
#4 2017-01-01 11:40:00        0
#5 2017-01-01 11:50:00        0
#6 2017-01-01 12:00:00        0

print(grouped_df.get_group(1))
#                 time  GroupID
#7 2017-01-01 12:30:00        1
#8 2017-01-01 12:40:00        1

Comments

[muscat]

丁寧な回答ありがとうございました！

あと、datatimeではなくてdatetimeでしたね。。。