инкрементная сумма различных состояний для каждого jd

Question

Я пытаюсь найти время одного идентификатора, проведенного в разных штатах.Время окончания каждого состояния дается.Разница между вторым и первым временем окончания дает время, проведенное во втором состоянии.Одно и то же состояние может происходить несколько раз в процессе идентификации.

Это входной файл

Следующий код анализирует ввод csv и выдает разницу.Я хотел бы назначить разницу во времени для каждого состояния (увеличить сумму, если повторяется одно и то же состояние).Это должно быть повторено для нескольких идентификаторов.Я имею в виду использование вложенного словаря, где внешний ключ - это идентификатор, а внутренний ключ: значение - это состояние: общее время diff.однако я не уверен в логике.

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as datetime

fileName = "Input_Data.csv"

df = pd.read_csv(fileName, delimiter = ',')

df2 = pd.to_datetime(df.end_time)


id= df['id'].loc[0]# get first id

i = 1

while (i <  df.shape[0]):

   if (id ==  df['id'].loc[i]):

       diff =  df2.loc[i] -  df2.loc[i-1]
       df['timediff'].loc[i] = diff
       print ('id', id, 'status',df['status'].loc[i],  'time diff', diff)

   else :
       prid =  df['id'].loc[i]
   i += 1

#Nested Dictionary
#uniqueid = df['id'].unique()
#status = ["Returned","Draft","Pending Review","Submitted","PR Placed"]
#dict{}