如何计算具有相同值的列的不同部分的时间差
如何计算具有相同值的列的不同部分的时间差
提问于 2019-06-10 01:42:40
我想为相同的URL计算每个会话中的时间差，我不确定我应该如何做。
我的DataFrame看起来像这样：
df = pd.DataFrame({'LogTime': ['2018-12-12 11:18:37.782000+00:00 ', '2018-12-12 11:20:35.782000+00:00', '2018-12-12 11:21:39.782000+00:00','2018-12-12 11:22:39.782000+00:00', '2018-12-12 11:22:40.782000+00:00', '2018-12-12 11:23:40.782000+00:00'],
'Session': ['a','a','b','c','c','c'],
'URL': ['/','/','/page','/new','/new','/']
})它应该计算相同部分中相同URL之间的时间差。如果Url只出现一次，则时间差将设置为1分钟。
预期输出为: time = pd.DataFrame({'Session'：'a'，'b'，'c'，'c'，'URL'：'/'，'/page'，'/new'，'/‘Duration'：'time1'，'time2'，'time3'，'time4'})
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-06-10 01:56:47
相当笨拙，但是：
df = pd.DataFrame({'LogTime': ['2018-12-12 11:18:37.782000+00:00 ', '2018-12-12 11:20:35.782000+00:00', '2018-12-12 11:21:39.782000+00:00','2018-12-12 11:22:39.782000+00:00', '2018-12-12 11:22:40.782000+00:00', '2018-12-12 11:23:40.782000+00:00'],
'Session': ['a','a','b','c','c','c'],
'URL': ['/','/','/page','/new','/new','/']
})
df['LogTime'] = pd.to_datetime(df['LogTime'])
times = []
ur = []
for n, g in df.groupby('URL'):
if len(g) == 1:
times.append(pd.Timedelta(minutes = 1))
ur.append(n)
else:
times.append(g.LogTime.max() - g.LogTime.min())
ur.append(n)
df = df.merge(pd.DataFrame({'TimeDiff':times, 'URL':ur}), on='URL')
df它基本上将相同的LogTime分组在一起，然后在每个组的URLS列中添加最小和最大时间之差，除非只有一个条目，其中循环将返回1分钟。
然后，它合并到原始df上。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56516963
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