我有一个数据框，其中有一列是时间戳。我已使用 pandas to_datetime()方法将该列转换为日期时间对象。但是我想要的是count, for each time stamp, the number of timestamps that fall between this timestamp and prior 15 minutes。
例如：如果时间戳是 (2018,7,6,13,55) [年、月、日、小时、分钟格式]，那么我想计算介于该时间戳和时间戳 (2018,7,6,13,40)。
很容易看出需要做什么，但它涉及在数据集上反复来回走动。我有接近 750,000 个数据点，我认为效率不高。
我怎样才能有效地做到这一点？
任何建议/提示将不胜感激。
谢谢。
@Aditya 给出的答案非常好，而且很有教育意义，尽管它已how被弃用。所以正确的答案如下：
df.resample("15T").agg({'count':'sum'})
你可以这样做resample。
首先，如果您还没有这样做，我们应该在时间戳列上建立索引：
df.set_index('time', inplace=True)
我们将添加一个临时列（你需要一些东西来聚合）：
df['count'] = 1
最后根据需要重新采样：
df.resample('15T', how='sum')
或者
因为有了 Pandas，你可以轻松地减去它们；假设您已经对时间戳进行了排序，现在您可以轻松地迭代和isin使用pd.timedelta()...
像这样的东西应该可以工作，因为
current_time<=current_time+timedelta(15 mins)，你可以数然后使用isin等等.size()......