Python находят разницу между датами в одном столбце pandas?

Question

Я пытаюсь придумать метод вычисления продолжительности сеанса. Мои данные приведены ниже. Я сделал предположение, что если кто-то снова войдет в систему - они начнут новую сессию, и поэтому предыдущая сессия должна была закончиться. Поэтому я буду использовать логин через действие до того, как пользователь снова войдет в систему в качестве продолжительности сеанса.

Action,Duration,_time,User 
getForeignBugs,3,2016-11-07 15:45:18.992,savaithi 
getServiceRequests,5,2016-11-07 15:45:18.902,savaithi 
login,8088,2016-11-07 15:45:18.804,savaithi 
getAuditTrail,550,2016-11-07 15:45:10.627,savaithi 
getEnclosures,447,2016-11-07 15:45:09.994,savaithi 
login,4810,2016-11-07 15:45:09.040,savaithi 
getNoteTemplates,2,2016-11-07 15:45:04.220,savaithi 
getQuickSearchInitInfo2,3,2016-11-07 15:45:01.995,savaithi 
getQuickSearchInitInfo,3,2016-11-07 15:45:01.873,savaithi 
login,0,2016-11-07 15:45:00.979,savaithi 
getUserPreferences,2,2016-11-07 15:45:00.958,savaithi 
getUserPreferences,2,2016-11-07 15:45:00.956,savaithi 
SecurityServiceImpl.constructFromSession,2,2016-11-07 15:45:00.954,savaithi 
setBooleanPreference,2,2016-11-07 15:45:00.954,savaithi 
login,0,2016-11-07 15:45:00.658,savaithi 
getPreference,1,2016-11-07 15:45:00.582,savaithi 
getUserPreferences,129,2016-11-07 15:44:52.376,savaithi 
login,2,2016-11-07 15:44:52.246,savaithi 

Как бы я мог динамически обращаться к данным между входами и входами [index-1]?

на примере ниже я хочу использовать getPreference,1,2016-11-07 15:45:00.582 - login,2,2016-11-07 15:44:52.246

login,0,2016-11-07 15:45:00.658,savaithi 
getPreference,1,2016-11-07 15:45:00.582,savaithi 
getUserPreferences,129,2016-11-07 15:44:52.376,savaithi 
login,2,2016-11-07 15:44:52.246,savaithi 

Answer 1

IIUC вы можете сделать это следующим образом:

первого Отсортируем ФР:

In [71]: x = df.sort_values(['User','_time']).reset_index() 

In [72]: x 
Out[72]: 
    index         Action Duration     _time  User 
0  17          login   2 2016-11-07 15:44:52.246 savaithi 
1  16      getUserPreferences  129 2016-11-07 15:44:52.376 savaithi 
2  15        getPreference   1 2016-11-07 15:45:00.582 savaithi 
3  14          login   0 2016-11-07 15:45:00.658 savaithi 
4  12 SecurityServiceImpl.constructFromSession   2 2016-11-07 15:45:00.954 savaithi 
5  13      setBooleanPreference   2 2016-11-07 15:45:00.954 savaithi 
6  11      getUserPreferences   2 2016-11-07 15:45:00.956 savaithi 
7  10      getUserPreferences   2 2016-11-07 15:45:00.958 savaithi 
8  9          login   0 2016-11-07 15:45:00.979 savaithi 
9  8     getQuickSearchInitInfo   3 2016-11-07 15:45:01.873 savaithi 
10  7     getQuickSearchInitInfo2   3 2016-11-07 15:45:01.995 savaithi 
11  6       getNoteTemplates   2 2016-11-07 15:45:04.220 savaithi 
12  5          login  4810 2016-11-07 15:45:09.040 savaithi 
13  4        getEnclosures  447 2016-11-07 15:45:09.994 savaithi 
14  3        getAuditTrail  550 2016-11-07 15:45:10.627 savaithi 
15  2          login  8088 2016-11-07 15:45:18.804 savaithi 
16  1      getServiceRequests   5 2016-11-07 15:45:18.902 savaithi 
17  0       getForeignBugs   3 2016-11-07 15:45:18.992 savaithi 

теперь давайте FILER только те строки, где Action == 'login' или те, где next.Action == 'login', плюс последняя строка

In [34]: x.loc[(x.Action == 'login') | (x.Action.shift(-1) == 'login') | (x.index == x.index[-1])] 
Out[34]: 
    index    Action Duration     _time  User 
0  17    login   2 2016-11-07 15:44:52.246 savaithi 
2  15  getPreference   1 2016-11-07 15:45:00.582 savaithi 
3  14    login   0 2016-11-07 15:45:00.658 savaithi 
7  10 getUserPreferences   2 2016-11-07 15:45:00.958 savaithi 
8  9    login   0 2016-11-07 15:45:00.979 savaithi 
11  6 getNoteTemplates   2 2016-11-07 15:45:04.220 savaithi 
12  5    login  4810 2016-11-07 15:45:09.040 savaithi 
14  3  getAuditTrail  550 2016-11-07 15:45:10.627 savaithi 
15  2    login  8088 2016-11-07 15:45:18.804 savaithi 
17  0  getForeignBugs   3 2016-11-07 15:45:18.992 savaithi 

In [35]: x.loc[(x.Action == 'login') | (x.Action.shift(-1) == 'login') | (x.index == x.index[-1]), '_time'].diff() 
Out[35]: 
0    NaT 
2 00:00:08.336000 
3 00:00:00.076000 
7 00:00:00.300000 
8 00:00:00.021000 
11 00:00:03.241000 
12 00:00:04.820000 
14 00:00:01.587000 
15 00:00:08.177000 
17 00:00:00.188000 
Name: _time, dtype: timedelta64[ns]