Python 如何通过重新设计的案例组对时间戳数据进行排序？

我在下面有一个数据集：

我想制作按案例ID分类的案例列表，以及按动作时间排序的事件

案例ID应从0开始计数，事件应在“[]”之间进行Oragnize

如何按重新设计的案例组对时间戳数据进行排序，如下所示

最后，我想在每一个案例ID中列出第一个动作时间和最后一个动作时间

是否有有用的功能来执行这些操作？

使用：

df['Action Time'] = pd.to_datetime(df['Action Time'])

df = (df.sort_values(['Case Id','Action Time'])
        .groupby('Case Id')['Process']
        .agg(list)
        .reset_index(name='Events'))

第一次和最后一次使用：

df = (df.sort_values(['Case Id','Action Time'])
        .groupby('Case Id')['Process']
        .agg(Events = ("Process": list),
             First_time = ("Action Time": "first"),
             Last_time = ("Action Time": "last"))
        .reset_index())

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要改进jezrael的回答，请提取流程的字母并获取第一个和最后一个事件：

df['Action Time'] = pd.to_datetime(df['Action Time'])

df['Process'] = df['Process'].str.split(" ").str[-1]

df = df.sort_values(['Case Id','Action Time']
        ).groupby('Case Id'
        ).agg(Events = ("Process", list),
             First = ("Process", "first"),
             Last = ("Process", "last"), )