Python 基于另一列查找一列的最大最小值

我有一个看起来像这样的数据集

datetime                    id
2020-01-22 11:57:09.286 UTC 5
2020-01-22 11:57:02.303 UTC 6
2020-01-22 11:59:02.303 UTC 5

ID不是唯一的，并提供不同的日期时间值。比如说：

持续时间=最大（日期时间）-最小（日期时间）

我想计算持续时间max（datetime）-min（datetime）小于2秒的ID。例如，我将输出：

count = 1

因为身份证5。然后，我想创建一个新的数据集，该数据集只包含每个唯一ID具有min（datetime）值的行。因此，新数据集将包含第一行，但不包含第三行。最终数据集不应有任何重复的ID

datetime                    id
2020-01-22 11:57:09.286 UTC 5
2020-01-22 11:57:02.303 UTC 6

我怎样才能做到这些

备注：我提供的数据集可能不是一个很好的示例，因为条件是2秒，但在这里它以分钟为单位

您想要这个吗？：

df.datetime = pd.to_datetime(df.datetime)
c = 0
def count(x):
    global c
    x = x.sort_values('datetime')
    if len(x) > 1:
        diff = (x.iloc[-1]['datetime'] - x.iloc[0]['datetime'])
        if diff < timedelta(seconds=2):
            c += 1
            return x.head(1)

new_df = df.groupby('id').apply(count).reset_index(drop=True)

df.datetime=pd.to_datetime（df.datetime）
c=0
def计数（x）：
全球c
x=x.sort_值（'datetime'）
如果len（x）>1：
diff=（x.iloc[-1]['datetime']-x.iloc[0]['datetime']）
如果差异<时间差（秒=2）：
c+=1
返回x.head（1）
new_df=df.groupby（'id'）。apply（count）。reset_index（drop=True）

---

现在，如果打印

c

，它将显示本例中为1的计数，

new_df

将保存最终数据帧。

您应该发布原始数据帧，根据该原始数据帧导出例外输出。反向工程不可能这是原始数据帧，我需要@Anky的输出你能看到编辑吗@Anky你能解释一下吗？@Jbd Updated my answer在哪里应用它给了我

TypeError:不支持的操作数类型-：“str”和“str”

。另外，您能解释一下x.iloc[-1]['datetime']-x.iloc[0]['datetime']]正在做什么吗？您需要转换datetime列的数据类型，并且您确定要