Python/Pandas：一旦满足间隔条件，就使用多个函数变量（列）进行聚合

我有一个带有段、时间戳和不同列的数据帧

Segment    Timestamp     Value1    Value2    Value2_mean 
0          2018-11...    180       156       135
0                        170       140       135
0                                            135
1
1
...

我希望使用“段”聚合/分组此数据帧，并在满足此间隔条件后立即获取段的第一个时间戳，然后获取此段的时间间隔（以秒为单位）。因为一个函数有更多的值，所以我认为聚合不起作用

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value2_mean-std（value2）类似这样的东西？我没有彻底测试它

    def calc(grp): 

        if grp.Value1.sub(grp.Value2_mean).abs().lt(grp.Value2.std()).any(): 
              return grp["Timestamp"].iloc[-1] - grp["Timestamp"].iloc[0] 
        return np.nan 


    df.groupby("Segment").apply(calc)

grouped = dataSeg.groupby(['Segment'])

def grouping(df)

    a = np.array(df['Value_1'])
    b = np.array(df['Value2'])
    c = np.array(df['Value2_mean'])
    d = np.array(df['Timestamp'])

    for x in a:
        categories = np.logical_and(
            (c-np.std(b)<= x),
            (c+np.std(b)>= x))

        if np.any(categories):
            return d[categories]-d[0]

grouped.apply(grouping)

    def calc(grp): 

        if grp.Value1.sub(grp.Value2_mean).abs().lt(grp.Value2.std()).any(): 
              return grp["Timestamp"].iloc[-1] - grp["Timestamp"].iloc[0] 
        return np.nan 


    df.groupby("Segment").apply(calc)