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Adam Stewart
Asked: 2025-04-21 18:54:10 +0800 CST

Como representar intervalos de tempo em um índice pandas

  • 772

Tenho uma coleção de dados de usuários da seguinte forma:

usuário começar fim
John Doe 2025-03-21 11:30:35 2025-03-21 13:05:26
... ... ...
Jane Doe 2023-12-31 01:02:03 2024-01-02 03:04:05

Cada usuário tem uma data e hora de início e término de alguma atividade. Gostaria de colocar esse intervalo temporal no índice para poder consultar rapidamente o dataframe e ver quais usuários estavam ativos durante um determinado intervalo de data/hora, assim:

df['2024-01-01:2024-01-31']

O Pandas possui Periodobjetos, mas estes parecem suportar apenas um ano, dia ou minuto específico, e não uma data e hora de início e término arbitrárias. O Pandas também possui MultiIndexíndices, mas estes parecem ser projetados para rótulos categóricos hierárquicos, não para intervalos de tempo. Alguma outra ideia de como representar esse intervalo de tempo em um índice?

python

2 respostas

  1. Best Answer

    Aqui está sua solução:

    import pandas as pd

data = {
    'user': ['John Doe', 'Jane Doe'],
    'start': [pd.Timestamp('2025-03-21 11:30:35'), pd.Timestamp('2023-12-31 01:02:03')],
    'end': [pd.Timestamp('2025-03-21 13:05:26'), pd.Timestamp('2024-01-02 03:04:05')],
}
df = pd.DataFrame(data)

interval_index = pd.IntervalIndex.from_arrays(df['start'], df['end'], closed='both')
df.set_index(interval_index, inplace=True)
df.drop(columns=['start', 'end'], inplace=True)
# check user
query_time = pd.Timestamp("2024-01-01 12:00:00")
active_users = df[df.index.contains(query_time)]
print(active_users)

    Saída:

    D:\python>python test.py
                                                user
[2023-12-31 01:02:03, 2024-01-02 03:04:05]  Jane Doe
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  2. Você também pode criar uma máscara e filtrar as linhas que você precisa como esta

    import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'user': ['John Doe', 'Jane Doe'],
    'start': ['2025-03-21 11:30:35', '2023-12-31 01:02:03'],
    'end':   ['2025-03-21 13:05:26', '2024-01-02 03:04:05']
})

df['start'] = pd.to_datetime(df['start'])
df['end'] = pd.to_datetime(df['end'])

query_start = pd.Timestamp('2024-01-01')
query_end = pd.Timestamp('2024-01-31')

mask = (df['start'] <= query_end) & (df['end'] >= query_start)
active_users = df[mask]

print(active_users)
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