Python 获取df中多个值的最小值和最大值

我有这个df：

df=pd.DataFrame({'stop_i':['stop_0','stop_0','stop_0','stop_1','stop_1','stop_0','stop_0'],'time':[0,10,15,50,60,195,205]})

每条线路对应于公共汽车在

站的
时间（以秒为单位）

首先，我想计算在最后一次看到和下一次第一次看到之间，
180秒的时间内，公共汽车停在
stop\i
的次数。结果将是
{'stop_0'：2，'stop_1'：1}
，因为对于
stop_0
来说，最后一次看到它是在
15s
时，然后它再次出现在
195s
所以
195-15没有循环

生成一个新列，该列是总线停止的时间集（假设索引是连续的）
从这里得到第一次和最后一次。然后构建第一次/最后一次的列表。加上计算时间>180秒。这种逻辑似乎很奇怪。stop_1只有一次访问，因此必须在>180秒内计数1
终于有你想要的字典了
输出

[{'stop_0': 2, 'stop_1': 1}] [{'stop_0': [[0, 15], [195, 205]], 'stop_1': [[50, 60]]}]

禁止循环

生成一个新列，该列是总线停止的时间集（假设索引是连续的）
从这里得到第一次和最后一次。然后构建第一次/最后一次的列表。加上计算时间>180秒。这种逻辑似乎很奇怪。stop_1只有一次访问，因此必须在>180秒内计数1
终于有你想要的字典了
输出

[{'stop_0': 2, 'stop_1': 1}] [{'stop_0': [[0, 15], [195, 205]], 'stop_1': [[50, 60]]}]