设置＆＃x27; timespan＆＃x27;价值第一个时间＆＃x27;在第一个零件中的值不包括主题的地方

Question

我拥有的

Jacob,19,Male,True,1654949111,0,1
Anna,20,Female,True,1654949111,0,1
Jacob,19,Male,True,1654949222,0,2
Anna,20,Female,True,1654949222,0,2
Brother,20,Male,True,1654949333,0,3
Anna,20,Female,True,1654949333,0,3
Cleitinho,53,Female,True,1654949444,0,4
Jacob,19,Male,True,1654949444,0,4

每个'batch'都是网络scrape。 我想将值放在每个“名称”上的“ timespan”列中。 对于“时间”列中的值第一个“批次”中未包含在“时间”列中

。 。 。 。

如果在几个连续的“批处理”中存在“名称”，那么就可以删除第一个和最后一个之间的条目，这也很好。

在最后一个“批次”中，“ timespan”的值应为“时间” + 1秒。

Jacob,19,Male,True,1654949111,1654949333,1
Anna,20,Female,True,1654949111,1654949444,1
Brother,20,Male,True,1654949333,1654949444,3
Cleitinho,53,Female,True,1654949444,1654949445,4
Jacob,19,Male,True,1654949444,1654949445,4

我想要的

Answer 1

在最后一个“批处理”中，“ timespan”的值仍不包括在内。

我现在如何解决它：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('names.csv',names=['name','Age','Gender','Online','time','Timespan','Batch'])
names = data[['name', 'time', 'Batch']].copy()

df_dict = names.groupby(names.Batch.values).agg(list).to_dict('records')

scrapes = [pd.DataFrame(df) for df in df_dict]
sessions = pd.DataFrame(columns=['session', 'name', 'login', 'logout'])
for i in range(len(scrapes) - 1):
prev_scrape = scrapes[i]
current_scrape = scrapes[i+1]    
# Add a new sessions for all users that where not online last scrape
for _, current_name in current_scrape['name'].iteritems():
    if prev_scrape[prev_scrape['name'] == current_name].empty:
        # Find at which batch the user went offline
        for scrape_to_check_if_still_online in scrapes[i+1:]:   
            if scrape_to_check_if_still_online[scrape_to_check_if_still_online['name'] == current_name].empty:
                new_entry = {
                    'session': len(sessions[sessions['name'] == current_name].index),
                    'name': current_name,
                    'login': current_scrape['time'].iloc[0],
                    'logout': scrape_to_check_if_still_online['time'].iloc[0]
                }
                sessions = sessions.append(new_entry, ignore_index=True)
                break