pandas中结合value阈值的datetime时间差计算与新列生成

核心计算逻辑 #

按照规则逐行判定计算，完全匹配给定的输出样例：

• 阈值设定为20，仅当value列数值严格大于20时，才计算对应的时间变化值
• 首行数据无前置参考时间，固定输出占位符-
• 若当前行value数值≤20，强制change in time列输出0mins
• 若当前行value数值>20，计算当前行时间戳与上一个满足value>20条件的行的时间差，按分钟为单位拼接输出格式为Xmins的内容

逐行计算结果对照 #

完全对齐参考输出的最终效果：

• 2020-03-01:00行：value=20，不满足>20的判定条件，为表格首行，对应change in time输出-
• 2020-03-02:01行：value=21>20，与上一个满足条件的时间点差1分钟，对应输出1mins
• 2020-03-03:02行：value=19.3<20，不参与时间差计算，对应输出0mins
• 2020-03-04:03行：value=22>20，与上一个满足条件的时间点差1分钟，对应输出1mins
• 2020-03-05:04行：value=23.7>20，与上一个满足条件的时间点差1分钟，对应输出1mins
• 2020-03-06:05行：value=30>20，与上一个满足条件的时间点差1分钟，对应输出1mins

计算过程中不使用不满足阈值行的时间点作为差算基准，避免低值时段的时间间隔被误计入高值段的变化率中，保证输出和参考样例完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Victor Uwaje