我需要在一个特定的ID上发现许多约会时间之间的时间

Question

日期时间我是熊猫的新手，需要一些帮助。我有一个csv文件，其中包含许多设备注册的namy日期时间，这些时间按ID排序。它们是特定设备在该区域注册的时间和日期。我需要根据最短和最长的日期时间来计算每个设备在那里的时间(比如分钟(，或者在只有一个寄存器的情况下告诉设备在那里，我一开始就被卡住了。我想我需要做一些分组赛，但我迷路了。

我所能做的就是：

visitas = pd.read_csv("visitas.csv")
visitas['datetime_local'] = pd.to_datetime(visitas.datetime_local)

Answer 1

使用.groupby:

import numpy as np
import pandas as pd

data = {
"device_id": [1, 2, 3, 4, 3, 4, 1, 2],
"datetime_local": ["2022-09-22 06:00:00", "2022-09-22 08:58:10", "2022-09-22 22:23:02", "2022-09-22 09:12:54",
"2022-09-23 01:16:17", "2022-09-22 11:18:05", "2022-09-22 12:01:23", "2022-09-22 09:15:02"]
}
visitas = pd.DataFrame(data)
visitas["datetime_local"] = pd.to_datetime(visitas["datetime_local"])
visitas["device_present_minutes"] = (
visitas
.sort_values(["device_id", "datetime_local"], ascending=True)
.groupby("device_id")["datetime_local"]
.diff() / pd.Timedelta(minutes=1)
)
visitas = (
visitas
.replace({np.NaN: "-"})
.sort_values("device_id", ascending=True)
.reset_index(drop=True)
)
print(visitas)

device_id      datetime_local device_present_minutes
0          1 2022-09-22 06:00:00                      -
1          1 2022-09-22 12:01:23             361.383333
2          2 2022-09-22 08:58:10                      -
3          2 2022-09-22 09:15:02              16.866667
4          3 2022-09-22 22:23:02                      -
5          3 2022-09-23 01:16:17                 173.25
6          4 2022-09-22 09:12:54                      -
7          4 2022-09-22 11:18:05             125.183333