python - 计算一对多数据帧中的时间差

Question

我最近下载了我的英雄联盟数据。我有以下DF

df = pd.DataFrame.from_dict({'DateTime': {
    0: 156102273400,
    1: 156101627200,
    2: 156092208200,
    3: 1559897767000,
    4: 1559890046000,
    5: 1559889968000},
                      'EventType': {
    0: 'LOGOUT_USER',
    1: 'LOGIN',
    2: 'LOGOUT_USER',
    3: 'LOGIN',
    4: 'LOGIN',
    5: 'LOGIN'}})

我得到以下 df:

>>>df
Index    DateTime          EventType
0        156102273400      LOGOUT_USER
1        156101627200      LOGIN
2        156092208200      LOGOUT_USER
3        1559897767000     LOGIN
4        1559890046000     LOGIN
5        1559889968000     LOGIN

我想在遇到下一个 LOGOUT_USER 之前将一个 LOGOUT_USER 映射到最小的 LOGIN 。从那里我应该能够计算出总播放时间。

---

理想的输出应该是这样的:

>>>fixed_df
Index    DateTime          EventType
0        156102273400      LOGOUT_USER
1        156101627200      LOGIN
2        156092208200      LOGOUT_USER
3        1559889968000     LOGIN

Answer 1

我认为您正在寻找 groupby 和 idxmin。

grouper = df['EventType'].ne(df['EventType'].shift()).cumsum()
df.loc[df.groupby(grouper)['DateTime'].idxmin()]  

        DateTime    EventType
0   156102273400  LOGOUT_USER
1   156101627200        LOGIN
2   156092208200  LOGOUT_USER
5  1559889968000        LOGIN