Python 日期时间：基于时间延迟的聚合

我有一个3列的数据框，包含id、时间戳和事件类型：

    id      timestamp   event_type
    ___________________________
0   1       2019-10-01      E1
1   1       2019-10-03      E3
2   2       2019-10-04      E3
3   2       2019-10-05      E4
4   2       2019-10-06      E1
5   1       2019-10-07      E3
6   1       2019-10-07      E4
7   1       2019-10-13      E3
8   2       2019-10-22      E5

我正在寻找一种聚合它的方法，以便将属于相同id且具有X=3

即，第0行和第1行应产生一个列表，因为它们的时间戳间隔不超过3天

因此，我期望的输出如下：

    id2     event_hist
    _______________
0   1-1     [E1, E3]
1   2-1     [E3, E4, E1]
2   1-2     [E3, E4]
3   1-3     [E3]
4   2-2     [E5]

id2列只是第一个数据帧的id，为每个新序列迭代

我可以编写一个函数来实现期望的结果，但是有内置的方法吗？

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获得所需输出的最具python风格的方式是什么

如果列时间戳不是datetime，则从它开始

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

t = df.groupby('id').apply(lambda g: g.rolling('3d', on='timestamp').count())
new = df.groupby(t['id'].le(t.shift()['id']).cumsum()) \
        .agg(event_hist=('event_type', list), id2=('id', 'first'))
new['id2'] = new['id2'].astype(str) + \
                '-' + \
                new.groupby('id2').cumcount().add(1).astype(str)

导致

            hist  id2
id                   
0       [E1, E3]  1-1
1   [E3, E4, E1]  2-1
2       [E3, E4]  1-2
3           [E3]  1-3
4           [E5]  2-2

---

如果列时间戳不是datetime，则从该列开始

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

t = df.groupby('id').apply(lambda g: g.rolling('3d', on='timestamp').count())
new = df.groupby(t['id'].le(t.shift()['id']).cumsum()) \
        .agg(event_hist=('event_type', list), id2=('id', 'first'))
new['id2'] = new['id2'].astype(str) + \
                '-' + \
                new.groupby('id2').cumcount().add(1).astype(str)

导致

            hist  id2
id                   
0       [E1, E3]  1-1
1   [E3, E4, E1]  2-1
2       [E3, E4]  1-2
3           [E3]  1-3
4           [E5]  2-2

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我找到了我的问题的答案，这似乎有效。虽然我认为@splash58提出的答案更有效，使用更少的行和更多的内置函数

def get_aggregate_by_lag(df, idcol, datecol, valuecol, max_lag):
    import pandas as pd

    res_dict = {}
    for id in df[idcol].unique():
        sub_df = df[df[idcol] == id].reset_index(drop=True)

        current_sequence = [sub_df[valuecol][0]]

        sequence_counter = 1

        if len(sub_df) == 1:
            res_dict[f"{id}-{sequence_counter}"] = [current_sequence]
            continue

        for i in range(1,len(sub_df)):
            if (sub_df[datecol][i] - sub_df[datecol][i-1]).days <= max_lag:
                current_sequence.append(sub_df[valuecol][i])
                if i == len(sub_df)-1:
                    res_dict[f"{id}-{sequence_counter}"] = [current_sequence]
            else:
                res_dict[f"{id}-{sequence_counter}"] = [current_sequence]
                sequence_counter += 1
                current_sequence = [sub_df[valuecol][i]]

    return pd.DataFrame.from_dict(res_dict, columns=["hist"], orient="Index")

def按延迟获取聚合（df、idcol、datecol、valuecol、max_lag）：
作为pd进口熊猫
res_dict={}
对于df[idcol].unique（）中的id：
sub_df=df[df[idcol]==id]。重置_索引（drop=True）
当前_序列=[sub_df[valuecol][0]]
顺序计数器=1
如果len（sub_df）==1：
res_dict[f{id}-{sequence_counter}]=[current_sequence]
持续
对于范围（1，len（sub_df））内的i：
如果（sub_-df[datecol][i]-sub_-df[datecol][i-1]）。天我找到了我问题的答案，这似乎有效。虽然我认为@splash58提出的答案更有效，使用更少的行和更多的内置函数

def get_aggregate_by_lag(df, idcol, datecol, valuecol, max_lag):
    import pandas as pd

    res_dict = {}
    for id in df[idcol].unique():
        sub_df = df[df[idcol] == id].reset_index(drop=True)

        current_sequence = [sub_df[valuecol][0]]

        sequence_counter = 1

        if len(sub_df) == 1:
            res_dict[f"{id}-{sequence_counter}"] = [current_sequence]
            continue

        for i in range(1,len(sub_df)):
            if (sub_df[datecol][i] - sub_df[datecol][i-1]).days <= max_lag:
                current_sequence.append(sub_df[valuecol][i])
                if i == len(sub_df)-1:
                    res_dict[f"{id}-{sequence_counter}"] = [current_sequence]
            else:
                res_dict[f"{id}-{sequence_counter}"] = [current_sequence]
                sequence_counter += 1
                current_sequence = [sub_df[valuecol][i]]

    return pd.DataFrame.from_dict(res_dict, columns=["hist"], orient="Index")

def按延迟获取聚合（df、idcol、datecol、valuecol、max_lag）：
作为pd进口熊猫
res_dict={}
对于df[idcol].unique（）中的id：
sub_df=df[df[idcol]==id]。重置_索引（drop=True）
当前_序列=[sub_df[valuecol][0]]
顺序计数器=1
如果len（sub_df）==1：
res_dict[f{id}-{sequence_counter}]=[current_sequence]
持续
对于范围（1，len（sub_df））内的i：
if（sub_-df[datecol][i]-sub_-df[datecol][i-1]）。天