时间戳

首页 > 解决方案 > 将当前行值与前一行值进行比较

python - 将当前行值与前一行值进行比较

问题描述

我有一天用户 A 的登录历史数据。我的要求是用户 A 在任何时候都只能有一个有效的登录。如以下示例所示，用户可能已尝试多次成功登录，而他的第一个会话仍处于活动状态。因此，在有效会话期间发生的任何登录都需要标记为重复。

示例 1：

在下面的第一个示例数据中，当用户仍然从00:12:38to登录时，用户在to01:00:02 (index 0)有另一个登录。00:55:1401:00:02 (index 1)

同样，如果我们比较index 2和3，我们可以看到记录在index 3是按照要求重复登录。

  start_time  end_time
0   00:12:38  01:00:02
1   00:55:14  01:00:02
2   01:00:02  01:32:40
3   01:00:02  01:08:40
4   01:41:22  03:56:23
5   18:58:26  19:16:49
6   20:12:37  20:52:49
7   20:55:16  22:02:50
8   22:21:24  22:48:50
9   23:11:30  00:00:00

预期输出：

  start_time  end_time   isDup
0   00:12:38  01:00:02       0
1   00:55:14  01:00:02       1
2   01:00:02  01:32:40       0
3   01:00:02  01:08:40       1
4   01:41:22  03:56:23       0
5   18:58:26  19:16:49       0
6   20:12:37  20:52:49       0
7   20:55:16  22:02:50       0
8   22:21:24  22:48:50       0
9   23:11:30  00:00:00       0

这些重复记录需要在 column 更新为 1 isDup。

示例 2：

另一个数据示例如下。在这里，虽然用户仍然在13:36:10和之间登录13:50:16，但还有 3 个额外的会话需要被标记。

  start_time  end_time
0   13:32:54  13:32:55
1   13:36:10  13:50:16
2   13:37:54  13:38:14
3   13:46:38  13:46:45
4   13:48:59  13:49:05
5   13:50:16  13:50:20
6   14:03:39  14:03:49
7   15:36:20  15:36:20
8   15:46:47  15:46:47

预期输出：

  start_time    end_time    isDup
0   13:32:54    13:32:55    0
1   13:36:10    13:50:16    0
2   13:37:54    13:38:14    1
3   13:46:38    13:46:45    1
4   13:48:59    13:49:05    1
5   13:50:16    13:50:20    0
6   14:03:39    14:03:49    0
7   15:36:20    15:36:20    0
8   15:46:47    15:46:47    0

将当前记录的开始时间与以前的记录进行比较的有效方法是什么？

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

查询duplicated()并将 astype 更改为int

df['isDup']=(df['Start time'].duplicated(False)|df['End time'].duplicated(False)).astype(int)

或者你需要

df['isDup']=(df['Start time'].between(df['Start time'].shift(),df['End time'].shift())).astype(int)

推荐阅读