Как распознать структуры в датах с python?

Question

У меня есть фрейм данных df, а в столбце just_dates указаны даты, когда пользователь был активен, например:

      just_dates                Count
0    2015-06-01                   89
1    2015-06-02                   44
2    2015-06-03                   61
3    2015-06-04                   47
4    2015-06-05                   82
5    2015-06-09                   46
12   2015-06-19                   42
13   2015-06-21                    1
14   2015-06-22                   68
15   2015-06-23                   82
..          ...                  ...
529  2017-05-24                   86
535  2017-06-02                   63
536  2017-06-04                    1
537  2017-06-05                   28
538  2017-06-06                   77

Есть ли способ проверить, есть ли у пользователябыл хотя бы два раза в неделю онлайн?В этом случае пользователь тратит как минимум два раза активных в первую неделю, чем не так же, как в предпоследнем и на прошлой неделе он был?Я также хотел бы добавить допуск, когда ему не нужно быть активным два раза в неделю в определенное время.

Answer 1

Следующие действия должны помочь, предполагая, что фрейм данных df содержит информацию для одного пользователя:

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame([['2015-06-01', 1], ['2015-06-02', 3], ['2016-06-23', 1]], columns=['just_dates', 'Count'])

# Convert just_dates to datetime
df['just_dates'] = pd.to_datetime(df['just_dates'])
weekly_counts = df.groupby(pd.Grouper(key='just_dates', freq='W')).Count.sum()

print(weekly_counts.where(weekly_counts > 1).dropna())

И вывод должен быть:

just_dates
2015-06-07    4.0
Freq: W-SUN, Name: Count, dtype: float64