Pandas 按键消除行时间列并排序

我是python的新手。我有很多数据。我需要及时消除其中一些。我有“first”和“last”出现ID。示例ID_A首次出现在17:31:14，最后一次出现在17:31:25

我的数据如下所示：

 df
 ID         Time
 ID_A   17:31:14
 ID_A   17:31:25
 ID_B   10:16:55
 ID_B   15:50:15
 ID_C   12:34:57
 ID_C   12:41:07
 ID_D   15:37:47
 ID_D   15:37:56
 ID_E   16:25:00
 ID_E   18:37:13
 ID_F   11:35:05
 ID_F   11:40:15

ID          Time
ID_F    11:35:05
ID_F    11:40:15
ID_C    12:34:57
ID_C    12:41:07

我想消除基于时间的ID。我认为第一次和最后一次删除ID行数据不到2分钟，超过60分钟。消除后，我想按时间值对ID进行排序

我的预期结果如下所示：

 df
 ID         Time
 ID_A   17:31:14
 ID_A   17:31:25
 ID_B   10:16:55
 ID_B   15:50:15
 ID_C   12:34:57
 ID_C   12:41:07
 ID_D   15:37:47
 ID_D   15:37:56
 ID_E   16:25:00
 ID_E   18:37:13
 ID_F   11:35:05
 ID_F   11:40:15

ID          Time
ID_F    11:35:05
ID_F    11:40:15
ID_C    12:34:57
ID_C    12:41:07

---

请帮我做这件事。谢谢您

使用

numpy

中的

ptp

，然后在

之间的
之后使用
isin

import numpy as np

df.Time=pd.to_timedelta(df.Time)
s=df.groupby('ID')['Time'].apply(np.ptp).dt.total_seconds().between(2*60,90*60)
df_sub=df.loc[df.ID.isin(s[s].index)]
df_sub
Out[35]: 
      ID     Time
4   ID_C 12:34:57
5   ID_C 12:41:07
10  ID_F 11:35:05
11  ID_F 11:40:15

现在让我们看看排序部分，我使用
transform
获取每个组ID的最小值，使用
argsort
获取位置

df_sub=df_sub.iloc[df_sub.groupby('ID')['Time'].transform('min').argsort()]
Out[38]: 
      ID     Time
10  ID_F 11:35:05
11  ID_F 11:40:15
4   ID_C 12:34:57
5   ID_C 12:41:07