如何在Pandas中筛选指定时间范围重复项：找出1小时内通话≥3次的手机号

算力阿峰

2026-8-23

解决方案

针对你要找出1小时内拨打3次及以上电话的手机号需求，以下是适合新手的分步实现方案：

1. 转换时间列格式

首先必须将"Date Time"列转为pandas可识别的datetime类型，否则无法进行时间范围计算：

import pandas as pd

# 加载你的数据（如果是Excel就用pd.read_excel，根据实际数据源调整）
df = pd.read_csv("your_data_file.csv")

# 自动识别时间格式并转换，infer_datetime_format参数能提升大文件的处理速度
df["Date Time"] = pd.to_datetime(df["Date Time"], infer_datetime_format=True)

2. 按手机号分组并排序

按手机号分组后，确保每个手机号的通话记录是按时间顺序排列的，这是后续时间窗口计算的基础：

# 先按手机号、时间排序，再分组（group_keys=False避免额外的分组索引）
df_sorted = df.sort_values(["Phone No", "Date Time"]).groupby("Phone No", group_keys=False).apply(lambda x: x)

3. 统计1小时内的通话次数

使用pandas的滚动时间窗口功能，统计每个通话时间点往前1小时内的总通话次数，筛选出次数≥3的记录：

# 对每个手机号的时间列，用1小时窗口统计窗口内的记录数
df_sorted["1h_call_count"] = df_sorted.groupby("Phone No")["Date Time"].rolling(window="1h", closed="left").count().reset_index(level=0, drop=True)

# 筛选出所有1小时内通话≥3次的记录
filtered_records = df_sorted[df_sorted["1h_call_count"] >= 3]

# 提取所有符合条件的唯一手机号
target_phones = filtered_records["Phone No"].unique()