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如果時(shí)間戳關(guān)閉則刪除重復(fù)項(xiàng)

如果時(shí)間戳關(guān)閉則刪除重復(fù)項(xiàng)

qq_花開(kāi)花謝_0 2023-12-20 10:24:32
我有一個(gè)數(shù)據(jù)框,其中包含有關(guān)誰(shuí)在工作、執(zhí)行哪個(gè)任務(wù)以及他/她開(kāi)始工作的時(shí)間的“日志”信息: index |    Entrance time   | Name | Last name | Employee_ID  | Task --------------------------------------------------------------------   0   |2000-01-01 00:00:00 | John |  Fischer  |    001       | Maintenance   1   |2000-01-01 00:04:30 | John |  Fischer  |    001       | Development   2   |2000-01-01 00:04:30 | Bob  |  Conrad   |    002       | Maintenance   3   |2000-01-01 00:10:00 | Mary |  Smith    |    003       | Multitasking   4   |2000-01-01 00:09:30 | John |  Fischer  |    001       | Maintenance   5   |2000-01-01 00:15:30 | John |  Fischer  |    001       | Maintenance   6   |2000-01-02 00:04:30 | Bob  |  Conrad   |    002       | Maintenance   7   |2000-01-02 00:10:00 | Mary |  Smith    |    003       | Multitasking然后,如果我們正在查找的任務(wù)和其他任務(wù)之間的進(jìn)入時(shí)間差小于 10 分鐘,并且任務(wù)和名稱相同,我想消除重復(fù)項(xiàng)。所以生成的數(shù)據(jù)框應(yīng)該是: index |    Entrance time   | Name | Last name | Employee_ID  | Task --------------------------------------------------------------------   0   |2000-01-01 00:00:00 | John |  Fischer  |    001       | Maintenance   1   |2000-01-01 00:04:30 | John |  Fischer  |    001       | Development   2   |2000-01-01 00:04:30 | Bob  |  Conrad   |    002       | Maintenance   3   |2000-01-01 00:10:00 | Mary |  Smith    |    003       | Multitasking   5   |2000-01-01 00:15:30 | John |  Fischer  |    001       | Maintenance   6   |2000-01-02 00:04:30 | Bob  |  Conrad   |    002       | Maintenance   7   |2000-01-02 00:10:00 | Mary |  Smith    |    003       | Multitasking我使用過(guò)drop_duplicates(subset=["Name", "Last name", "Task"]),但我不知道如何應(yīng)用時(shí)間條件來(lái)將每一行與其余行進(jìn)行比較。希望你能幫助我,提前謝謝你
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1 回答

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蕪湖不蕪

TA貢獻(xiàn)1796條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊

對(duì)于時(shí)差的計(jì)算,這可能會(huì)對(duì)您有所幫助。但是,您還需要根據(jù)重復(fù)案例應(yīng)用您的條件。


# Make df sequential in ["Name", "Last name", "Task"]

df.sort_values(["Name", "Last name", "Task"], inplace=True)


# Compute time difference 

temp = df['Entrance time'] - df['Entrance time'].shift()


# converts the difference in terms of minutes (taking into account absolute values)

df['diff_mins'] = temp.abs() /np.timedelta64(1,'m')

輸出:


2  2  2000-01-01 00:04:30  Bob   Conrad   2  Maintenance    nan

6  6  2000-01-02 00:04:30  Bob   Conrad   2  Maintenance   1440

1  1  2000-01-01 00:04:30  John  Fischer  1  Development   1440

0  0  2000-01-01 00:00:00  John  Fischer  1  Maintenance      4.5

4  4  2000-01-01 00:09:30  John  Fischer  1  Maintenance      9.5

5  5  2000-01-01 00:15:30  John  Fischer  1  Maintenance      6

3  3  2000-01-01 00:10:00  Mary  Smith    3  Multitasking     5.5

7  7  2000-01-02 00:10:00  Mary  Smith    3  Multitasking  1440


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反對(duì) 回復(fù) 2023-12-20
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