Python 制定第一个事件和最后一个事件

我正在处理一些带有日期时间的事件数据。每个事件gsm\u ID列都有一个ID。对于每个事件，都有一个开始日期和时间matchdatetime列。将发生多个事件，并由列eventdatetime表示。还有一个列记录PreviousEventTime列。如何创建一个新列来记录以下内容：1）每个“gsm_ID”的第一个事件，其中matchdatetime列和PreviousEventTime列是相同的2）每个gsm_ID的最后一个事件，其中“eventdatetime”是最新的

    gsm_id   eventdatetime  matchdatetime   PreviousEventTime
    2462794 8/11/2017 18:46 8/11/2017 18:45 8/11/2017 18:45
    2462794 8/11/2017 18:49 8/11/2017 18:45 8/11/2017 18:46
    2462794 8/11/2017 19:13 8/11/2017 18:45 8/11/2017 18:49
    2462794 8/11/2017 19:31 8/11/2017 18:45 8/11/2017 19:13
    2462794 8/11/2017 19:40 8/11/2017 18:45 8/11/2017 19:31
    2462794 8/11/2017 20:07 8/11/2017 18:45 8/11/2017 19:40
    2462794 8/11/2017 20:09 8/11/2017 18:45 8/11/2017 20:07
    2462796 8/12/2017 14:23 8/12/2017 14:00 8/12/2017 14:00
    2462796 8/12/2017 14:38 8/12/2017 14:00 8/12/2017 14:23
    2462796 8/12/2017 14:42 8/12/2017 14:00 8/12/2017 14:38
    2462796 8/12/2017 15:08 8/12/2017 14:00 8/12/2017 14:42
    2462796 8/12/2017 15:27 8/12/2017 14:00 8/12/2017 15:08
    2462795 8/12/2017 17:39 8/12/2017 16:30 8/12/2017 16:30
    2462795 8/12/2017 17:44 8/12/2017 16:30 8/12/2017 17:39

有人能给我出个主意吗？ 如果您希望加载该文件，请下载以下文件：

您可以使用：

In [203]: s1 = df[df['PreviousEventTime'] == df['matchdatetime']].groupby('gsm_id')['eventdatetime'].first()

In [204]: s1
Out[204]: 
gsm_id
2462794   2017-08-11 18:46:00
2462795   2017-08-12 17:39:00
2462796   2017-08-12 14:23:00
Name: eventdatetime, dtype: datetime64[ns]

In [205]: s2 = df.groupby('gsm_id')['eventdatetime'].last()

In [206]: s2
Out[206]: 
gsm_id
2462794   2017-08-11 20:09:00
2462795   2017-08-12 17:44:00
2462796   2017-08-12 15:27:00
Name: eventdatetime, dtype: datetime64[ns]

最后：

df.set_index('gsm_id').assign(myfirst=s1, mylast=s2).reset_index()

---

这两个问题都可以使用pandas groupby对象

问题1） 首先找到matchdatetime和PreviousEventTime相等的索引，然后按“gsm_id”分组。最后按“First”函数聚合：

first_equal_dates = df[df['PreviousEventTime'] == df['matchdatetime']].groupby('gsm_id')['eventdatetime'].first()

然后，您可以在原始数据帧上合并/加入此数据帧

问题2） 同样，只需按“gsm_id”分组，但使用“last”功能：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('Data_test.csv')
last_event_dates = data.groupby('gsm_id').agg({'eventdatetime': 'last'})

同样，如果您希望它作为数据帧中的一列，只需在原始数据帧上合并/连接它

您也可以只指定一行中的结果：

data.set_index('gsm_id').assign(question_1=first_equal_dates, mylast=last_event_dates).reset_index()

---

感谢Lilistence，它可以工作。我想将first event和last event都放在一个新列中，并将datestime替换为字符串“first_event”，将“last event”替换为字符串“first_event”，将最后一行改为

df.set_index（'gsm_id'）。赋值（**{“first_event”：s1，“last event”：s2}）。重置_index（）

。请不要忘记那些有用的答案。嗨，Lilistence，我正在尝试创建两个新列

df['First-Event']=s1

dr['Last\u Event']=s2

它在两个新列中都向我显示了NaT。您能告诉我哪里出了问题吗Thanks@Zephyr请严格按照答案中的步骤操作，测试没有任何问题。您可能忘记了

set_index（）

或其他什么。我也设置了索引。谢谢mfavs。它可以工作。我想将first event和last event都放在一个新列中，并将datestime替换为字符串“first_event”（第一个事件）和“last event”（最后一个事件）。您介意建议吗？

data.set_index('gsm_id').assign(question_1=first_equal_dates, mylast=last_event_dates).reset_index()