Python 如何将30分钟的会话分组，并在熊猫上添加参考初始时间戳？

所以基本上我有一大堆用户进入我的网站，我需要他们按会话分组。会话是自第一次登录以来具有相同ID的30分钟连接。如果比赛时间超过30分钟，则视为新一轮比赛

样本输入：

id,timestamp_datetime
1,2020-04-25 21:28:57.499 # Session 1 - first session
1,2020-04-25 21:41:41.691 
1,2020-04-25 21:41:11.055
1,2020-04-25 22:00:00.015  # Session 1 - second session (more then 30 minutes)
2,2020-04-25 21:41:41.691  # Session 2 - first session
2,2020-04-25 22:00:00.015 
2,2020-04-25 22:30:03.838  # Session 2 - second session
3,2020-04-25 21:41:41.691

样本输出：

id, count_sessions
1, 2
2, 2
3, 1

我试过这个

df.groupby([df.index.to_period('30T'),"id"]).count()

但它给了我错误的结果。请帮我修一下。

类似于：

np.ceil(df.groupby('id').diff().cumsum()/30)

比如：

np.ceil(df.groupby('id').diff().cumsum()/30)

---

你解决了吗？如果你提供一个样本，我可以给它另一个上帝你解决它？如果你提供一个样品，我可以再试一试