パンダの時系列でギャップと連続期間を検出するには

Question

私は、Dateによってインデックス付けされたpandas Dataframeを持っています。私はすべての連続したギャップをピリオドでピリオドと連続するすべてのピリオドで選択したいと思います。これどうやってするの？

ない列を含むデータフレームの例が、日ランキング：

In [29]: import pandas as pd 

In [30]: dates = pd.to_datetime(['2016-09-19 10:23:03', '2016-08-03 10:53:39','2016-09-05 11:11:30', '2016-09-05 11:10:46','2016-09-05 10:53:39']) 

In [31]: ts = pd.DataFrame(index=dates) 

あなたは2016年8月3日と2016年9月19日からギャップがある見ることができるように。これらを検出するにはどうすればよいのですか？つまり、ギャップの持続時間の中央値が「x」などの説明的な統計情報（40ギャップ）を作成できます。また、,2016-09-05と2016-09-06は2日間の範囲です。どのようにこれらを検出し、説明的な統計を印刷することができますか？

データフレーム内の他の列をgroupbyに使用したいので、理想的には結果は別のDataframeとして返されます。

Answer 1

は、ここに始めるために何か：

df = pd.DataFrame(np.ones(5),columns = ['ones']) 
df.index = pd.DatetimeIndex(['2016-09-19 10:23:03', '2016-08-03 10:53:39', '2016-09-05 11:11:30', '2016-09-05 11:10:46', '2016-09-06 10:53:39']) 
daily_rng = pd.date_range('2016-08-03 00:00:00', periods=48, freq='D') 
daily_rng = daily_rng.append(df.index) 
daily_rng = sorted(daily_rng) 
df = df.reindex(daily_rng).fillna(0) 
df = df.astype(int) 
df['ones'] = df.cumsum() 

CUMSUM（）「のもの」があなたの提供の点であなたのデータを分割するには、グループ化変数を作成します。

今

print df.head() 

        ones 
2016-08-03 00:00:00  0 
2016-08-03 10:53:39  1 
2016-08-04 00:00:00  1 
2016-08-05 00:00:00  1 
2016-08-06 00:00:00  1 

print df.tail() 
        ones 
2016-09-16 00:00:00  4 
2016-09-17 00:00:00  4 
2016-09-18 00:00:00  4 
2016-09-19 00:00:00  4 
2016-09-19 10:23:03  5 

を完了するために：あなたはそれが意味をなすだろうスプレッドシートを言ってDFを印刷する場合

df = df.reset_index() 
df = df.groupby(['ones']).aggregate({'ones':{'gaps':'count'},'index':{'first_spotted':'min'}}) 
df.columns = df.columns.droplevel() 

与える：

   first_time gaps 
ones       
0 2016-08-03 00:00:00  1 
1 2016-08-03 10:53:39 34 
2 2016-09-05 11:10:46  1 
3 2016-09-05 11:11:30  2 
4 2016-09-06 10:53:39 14 
5 2016-09-19 10:23:03  1