如何计算具有相同值的列的不同部分的时间差答案

【问题标题】：How can I calculate time difference for different sections with columns that have the same value如何计算具有相同值的列的不同部分的时间差
【发布时间】：2019-10-24 07:08:39
【问题描述】：

我想计算相同 URL 的每个会话的时间差，我不知道该怎么做。

我的 DataFrame 如下所示：

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','/']
      })

它应该计算同一部分中相同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。

预期的输出是： time = pd.DataFrame({'Session': ['a','b','c','c'], 'URL': ['/','/page','/new', '/ '] '持续时间': ['time1','time2', 'time3','time4']})

【问题讨论】：

请将您的预期输出显示为文本edited 到您的问题中。
首先使用datetime.strptime("2018-12-12 11:18:37.782000+00:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f%z") 获取日期时间实例，然后您基本上可以在它们之间应用- 运算符。这是部分答案，因为我无法完全理解您想要实现的目标。
对于输出，我希望： time = pd.DataFrame({'Session': ['a','b','c','c'], 'URL': [ '/','/page','/new', '/'] '持续时间': ['time1','time2', 'time3','time4']})

标签： python python-3.x dataframe time

【解决方案1】：

相当笨重但是：

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

这基本上将相同的 URL 组合在一起，然后在每个组的 LogTime 列中添加最小和最大时间之间的差异，除非只有一个条目，循环将返回 1 分钟。

然后在原来的df上合并。

【讨论】：

感谢代码！我只有一个问题，我如何修改它以使代码也按会话分组？我想计算每个会话中不同 URL 的持续时间。不知何故，当我添加标准 df.groupby(['URL','Session') 时，它似乎不起作用。