パンダを使用して2つの値の間の行の範囲を選択するにはどうすればよいですか？

（セッション - 次回ログインする前に、ログインから作用を介してのイベント）各セッションようにするため、私は...下部にあるサンプルデータをスライスしたい、このようになります：私はしたいと思います

login,4,2016-11-10 05:28:30.396,hbhimani,11/10/2016 
getUserPreferences,179,2016-11-10 05:28:30.575,hbhimani,11/10/2016 
getPreference,3,2016-11-10 05:28:55.686,hbhimani,11/10/2016 
getPreference,4,2016-11-10 05:28:55.961,hbhimani,11/10/2016 
constructFromSession,4,2016-11-10 05:28:56.108,hbhimani,11/10/2016 
getUserPreferences,4,2016-11-10 05:28:56.112,hbhimani,11/10/2016 
getUserPreferences,3,2016-11-10 05:28:56.116,hbhimani,11/10/2016 
setBooleanPreference,4,2016-11-10 05:28:56.238,hbhimani,11/10/2016 
setBooleanPreference,4,2016-11-10 05:28:56.513,hbhimani,11/10/2016 
getQuickSearchInitInfo,3,2016-11-10 05:28:58.936,hbhimani,11/10/2016 
getQuickSearchInitInfo2,4,2016-11-10 05:28:59.315,hbhimani,11/10/2016

レコード数をカウントし、getPreferenceアクションが発生したことを示します。

day,User,session_duration(min),getPreference_count,total_session_actions 
11/10/2016,hbhimani, 180, 2, 11

複数のセッションがある場合、私の挑戦が発生しています。インデックス上で動的にスライスする方法がわかりません。

サンプルデータ：

Action,Duration,_time,User,day 
login,4,2016-11-10 05:28:30.396,hbhimani,11/10/2016 
getUserPreferences,179,2016-11-10 05:28:30.575,hbhimani,11/10/2016 
getPreference,3,2016-11-10 05:28:55.686,hbhimani,11/10/2016 
getPreference,4,2016-11-10 05:28:55.961,hbhimani,11/10/2016 
constructFromSession,4,2016-11-10 05:28:56.108,hbhimani,11/10/2016 
getUserPreferences,4,2016-11-10 05:28:56.112,hbhimani,11/10/2016 
getUserPreferences,3,2016-11-10 05:28:56.116,hbhimani,11/10/2016 
setBooleanPreference,4,2016-11-10 05:28:56.238,hbhimani,11/10/2016 
setBooleanPreference,4,2016-11-10 05:28:56.513,hbhimani,11/10/2016 
getQuickSearchInitInfo,3,2016-11-10 05:28:58.936,hbhimani,11/10/2016 
getQuickSearchInitInfo2,4,2016-11-10 05:28:59.315,hbhimani,11/10/2016 
login,3,2016-11-10 05:29:29.202,hbhimani,11/10/2016 
getSummary,4042,2016-11-10 05:29:33.246,hbhimani,11/10/2016 
getEnclosures,457,2016-11-10 05:29:34.372,hbhimani,11/10/2016 
getAuditTrail,1061,2016-11-10 05:29:36.034,hbhimani,11/10/2016 
getRelatedDefects,5,2016-11-10 05:29:36.586,hbhimani,11/10/2016 
getServiceRequests,5,2016-11-10 05:29:36.864,hbhimani,11/10/2016 
getForeignBugs,270,2016-11-10 05:29:37.408,hbhimani,11/10/2016 
getEnclosures,455,2016-11-10 05:29:50.087,hbhimani,11/10/2016 
getSummary,5505,2016-11-10 05:32:26.584,hbhimani,11/10/2016 
getEnclosures,459,2016-11-10 05:32:27.940,hbhimani,11/10/2016 
login,997,2016-11-10 05:32:29.480,anshanno,11/10/2016 
getRelatedDefects,5,2016-11-10 05:32:30.027,anshanno,11/10/2016 
getServiceRequests,5,2016-11-10 05:32:30.306,anshanno,11/10/2016 
getForeignBugs,6,2016-11-10 05:32:30.585,anshanno,11/10/2016

出典

2016-11-10 anshanno

そのように動作するように設計されていないので？あなたの質問は何ですか？スライスについて読む。特に彼らがどのように 'pandas'データ構造で動作するか。 –

質問は[XY問題の質問]（http://meta.stackexchange.com/a/66378）のように見えます。あなたのサンプルデータセットに基づいて、希望のデータセット（ 'day、User、session_duration（min）、getPreference_count、total_session_actions'）を投稿できますか？ – MaxU

@ juanpa.arrivillaga私は見て、私がやろうとしているものに似た何かを見ませんでした。 – anshanno

IIUCグループ化することができ、あなたのデータを次のように

オリジナルDF：

In [62]: df 
Out[62]: 
        Action Duration     _time  User  day 
0      login   4 2016-11-10 05:28:30.396 hbhimani 2016-11-10 
1  getUserPreferences  179 2016-11-10 05:28:30.575 hbhimani 2016-11-10 
2    getPreference   3 2016-11-10 05:28:55.686 hbhimani 2016-11-10 
3    getPreference   4 2016-11-10 05:28:55.961 hbhimani 2016-11-10 
4  constructFromSession   4 2016-11-10 05:28:56.108 hbhimani 2016-11-10 
5  getUserPreferences   4 2016-11-10 05:28:56.112 hbhimani 2016-11-10 
6  getUserPreferences   3 2016-11-10 05:28:56.116 hbhimani 2016-11-10 
7  setBooleanPreference   4 2016-11-10 05:28:56.238 hbhimani 2016-11-10 
8  setBooleanPreference   4 2016-11-10 05:28:56.513 hbhimani 2016-11-10 
9 getQuickSearchInitInfo   3 2016-11-10 05:28:58.936 hbhimani 2016-11-10 
10 getQuickSearchInitInfo2   4 2016-11-10 05:28:59.315 hbhimani 2016-11-10 
11     login   3 2016-11-10 05:29:29.202 hbhimani 2016-11-10 
12    getSummary  4042 2016-11-10 05:29:33.246 hbhimani 2016-11-10 
13   getEnclosures  457 2016-11-10 05:29:34.372 hbhimani 2016-11-10 
14   getAuditTrail  1061 2016-11-10 05:29:36.034 hbhimani 2016-11-10 
15  getRelatedDefects   5 2016-11-10 05:29:36.586 hbhimani 2016-11-10 
16  getServiceRequests   5 2016-11-10 05:29:36.864 hbhimani 2016-11-10 
17   getForeignBugs  270 2016-11-10 05:29:37.408 hbhimani 2016-11-10 
18   getEnclosures  455 2016-11-10 05:29:50.087 hbhimani 2016-11-10 
19    getSummary  5505 2016-11-10 05:32:26.584 hbhimani 2016-11-10 
20   getEnclosures  459 2016-11-10 05:32:27.940 hbhimani 2016-11-10 
21     login  997 2016-11-10 05:32:29.480 anshanno 2016-11-10 
22  getRelatedDefects   5 2016-11-10 05:32:30.027 anshanno 2016-11-10 
23  getServiceRequests   5 2016-11-10 05:32:30.306 anshanno 2016-11-10 
24   getForeignBugs   6 2016-11-10 05:32:30.585 anshanno 2016-11-10

グループIT：

In [63]: grp = df.groupby(['User', df.Action.eq('login').cumsum()])

プリントすべてのグループ：

In [64]: for g, x in grp: 
    ...:  print(x) 
    ...: 
       Action Duration     _time  User  day 
21    login  997 2016-11-10 05:32:29.480 anshanno 2016-11-10 
22 getRelatedDefects   5 2016-11-10 05:32:30.027 anshanno 2016-11-10 
23 getServiceRequests   5 2016-11-10 05:32:30.306 anshanno 2016-11-10 
24  getForeignBugs   6 2016-11-10 05:32:30.585 anshanno 2016-11-10 
        Action Duration     _time  User  day 
0      login   4 2016-11-10 05:28:30.396 hbhimani 2016-11-10 
1  getUserPreferences  179 2016-11-10 05:28:30.575 hbhimani 2016-11-10 
2    getPreference   3 2016-11-10 05:28:55.686 hbhimani 2016-11-10 
3    getPreference   4 2016-11-10 05:28:55.961 hbhimani 2016-11-10 
4  constructFromSession   4 2016-11-10 05:28:56.108 hbhimani 2016-11-10 
5  getUserPreferences   4 2016-11-10 05:28:56.112 hbhimani 2016-11-10 
6  getUserPreferences   3 2016-11-10 05:28:56.116 hbhimani 2016-11-10 
7  setBooleanPreference   4 2016-11-10 05:28:56.238 hbhimani 2016-11-10 
8  setBooleanPreference   4 2016-11-10 05:28:56.513 hbhimani 2016-11-10 
9 getQuickSearchInitInfo   3 2016-11-10 05:28:58.936 hbhimani 2016-11-10 
10 getQuickSearchInitInfo2   4 2016-11-10 05:28:59.315 hbhimani 2016-11-10 
       Action Duration     _time  User  day 
11    login   3 2016-11-10 05:29:29.202 hbhimani 2016-11-10 
12   getSummary  4042 2016-11-10 05:29:33.246 hbhimani 2016-11-10 
13  getEnclosures  457 2016-11-10 05:29:34.372 hbhimani 2016-11-10 
14  getAuditTrail  1061 2016-11-10 05:29:36.034 hbhimani 2016-11-10 
15 getRelatedDefects   5 2016-11-10 05:29:36.586 hbhimani 2016-11-10 
16 getServiceRequests   5 2016-11-10 05:29:36.864 hbhimani 2016-11-10 
17  getForeignBugs  270 2016-11-10 05:29:37.408 hbhimani 2016-11-10 
18  getEnclosures  455 2016-11-10 05:29:50.087 hbhimani 2016-11-10 
19   getSummary  5505 2016-11-10 05:32:26.584 hbhimani 2016-11-10 
20  getEnclosures  459 2016-11-10 05:32:27.940 hbhimani 2016-11-10

説明：

In [71]: df['grp_id'] = df.Action.eq('login').cumsum() 

In [72]: df[['Action','User','grp_id']] 
Out[72]: 
        Action  User grp_id 
0      login hbhimani  1 
1  getUserPreferences hbhimani  1 
2    getPreference hbhimani  1 
3    getPreference hbhimani  1 
4  constructFromSession hbhimani  1 
5  getUserPreferences hbhimani  1 
6  getUserPreferences hbhimani  1 
7  setBooleanPreference hbhimani  1 
8  setBooleanPreference hbhimani  1 
9 getQuickSearchInitInfo hbhimani  1 
10 getQuickSearchInitInfo2 hbhimani  1 
11     login hbhimani  2 
12    getSummary hbhimani  2 
13   getEnclosures hbhimani  2 
14   getAuditTrail hbhimani  2 
15  getRelatedDefects hbhimani  2 
16  getServiceRequests hbhimani  2 
17   getForeignBugs hbhimani  2 
18   getEnclosures hbhimani  2 
19    getSummary hbhimani  2 
20   getEnclosures hbhimani  2 
21     login anshanno  3 
22  getRelatedDefects anshanno  3 
23  getServiceRequests anshanno  3 
24   getForeignBugs anshanno  3

出典

2016-11-11 12:27:50 MaxU

ありがとう！私はここで質問するのが最善でないかもしれない簡単なフォローアップの質問があります。forループでは計算を行い、各dfをリストに追加し、それらを単一のdfに連結し直します。これは拡張性があるのでしょうか？ – anshanno

@anshanno、よくあります...パンダを使うときにチェックしたいのは、ループを避けることができるかどうかです。もしあなたの仕事がループを使わずに解決できれば（ベクトル化されたアプローチ）、それが最良の選択です。一般にDFをリストに集め、 'pd.concat（list_of_DFs）'を使ってそれらを連結する - それはあなたのRAMに収まらない限り、標準的で慣用的なパターンです – MaxU

パンダを使用して2つの値の間の行の範囲を選択するにはどうすればよいですか？

答えて

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