python根据eventType和eventId创建groupby，并获取每个eventType之间的日期差异
我的数据格式如下：
id eventSource eventType timestamp
0 102 sensor1 received 2021-10-06 13:45:51
1 102 sensor1 startingCalculation 2021-10-06 13:45:55
2 102 sensor1 endedCalculation 2021-10-06 13:46:00
3 103 sensor2 received 2021-10-06 13:46:00
4 103 sensor2 startingCalculation 2021-10-06 13:46:04
5 103 sensor2 endedCalculation 2021-10-06 13:46:10
我需要以下任务的帮助：
我想按Id eventSource和eventType进行分组，并显示每个Id eventSource和eventType的接收的和endedCalculation事件之间的差异，如下所示：
id eventSource diff
0 102 sensor1 9
0 103 sensor2 10
等等...
我被困在了群居舞台上，
谢谢你的帮助
共有1个答案
尝试：
m=df['eventType'].isin(['received','endedCalculation'])
#created a boolean mask
最后传递该掩码并使用groupby（）和agg（）方法：
out=df[m]
out['diff']=out.groupby(['id','eventSource'])['timestamp'].diff().dt.total_seconds()
out=out.dropna(subset=['diff']).drop('eventType',1).reset_index(drop=True)
输出的输出：
id eventSource timestamp diff
0 102 sensor1 2021-10-06 13:46:00 9.0
1 103 sensor2 2021-10-06 13:46:10 10.0
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