python-绝对到相对时间

my pandas数据帧的当前结构如下所示：

{
'Temperature': [1,2,3,4,5,6,7,8,9],
'machining': [1,1,1,2,2,2,3,3,3],
'timestamp': [1560770645,1560770646,1560770647,1560770648,1560770649,1560770650,1560770651,1560770652,1560770653]
}

我想添加一个列，其中包含每个加工过程的相对时间，以便每次“加工”列的值更改时，该列都会刷新。
因此，所需结构是：

{
'Temperature': [1,2,3,4,5,6,7,8,9],
'machining': [1,1,1,2,2,2,3,3,3],
'timestamp': [1560770645,1560770646,1560770647,1560770648,1560770649,1560770650,1560770651,1560770652,1560770653]
'timestamp_machining': [1,2,3,1,2,3,1,2,3]
}

---

我正在努力以一种干净的方式做到这一点：如果需要，没有熊猫，任何帮助都会得到感谢。

减去以下创建的每个组的第一个值：

如果只需要计数器，则是您的朋友：

df['new'] = df.groupby('machining').cumcount() + 1

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我不明白为什么'+1'@AlioshaK.-因为如果使用第一个解决方案，如果从第一个值减去第一个值，则获得

0

，对于以

0

开头的第二个解决方案第一个值。应用“min”函数而不是“first”怎么样？@AlioshaK.-是的，这是另一种解决方案；）

df['new'] = df.groupby('machining').cumcount() + 1