#python #pandas #feature-extraction
#питон #панды #функция-извлечение
Вопрос:
У меня есть таблица, которая выглядит так:
| ПК | Период |
|---|---|
| A | 2020/11-31 17:40 |
| B | 2020/11-31 17:40 |
| A | 2020/12-31 17:40 |
| B | 2020/12-31 17:40 |
| A | 2020/12-31 17:42 |
| B | 2020/12-31 17:40 |
| A | 2020/12-31 17:43 |
| B | 2020/12-31 17:40 |
| A | 2020/12-31 17:45 |
| B | 2020/12-31 17:40 |
Мне нужна группа функций по ПК для предварительного просмотра за 4 месяца, предварительного просмотра за 1 месяц, предварительного просмотра за 4 недели, предварительного просмотра за 1 день. Он должен оставаться заказанным, Period так что не переупорядочивайте.
Пример для предварительного просмотра за 1 месяц:
| ПК | Период | Превью на 1 Месяц |
|---|---|---|
| A | 2020/11-31 17:40 | Nan |
| B | 2020/11-31 17:40 | Nan |
| A | 2020/12-31 17:40 | 1 |
| B | 2020/12-31 17:40 | 1 |
| A | 2020/12-31 17:42 | 2 |
| B | 2020/12-31 17:40 | 2 |
| A | 2020/12-31 17:43 | 3 |
| B | 2020/12-31 17:40 | 3 |
| A | 2020/12-31 17:45 | 4 |
| B | 2020/12-31 17:40 | 4 |
Я пытался:
grb = df_Arc.groupby([(df_Arc.EventDateTime.map(lambda t: t.month)),'HostName'])['HostName'] df_Arc['Host_1M_CumCount_Conn'] = grb.cumcount() 1 Комментарии:
1. Пожалуйста, поделитесь тем, что вы реализовали до сих пор. В противном случае это похоже на определение задачи, которую нужно решить бесплатно
2. я не знаю, как это сделать, я поделюсь кое-чем