группировка между датами в отметке времени и фильтрацией с проверкой другого столбца

Question

У меня есть база данных продуктов, для которых у меня есть свои входы и выходы.И я хочу сделать скользящее окно на 30 минут, чтобы увидеть, попадал ли продукт в эти 30 минут.Я думал об использовании groupby, а затем отфильтровал эти группы, чтобы получить только те из них, которые имеют in (1) и out (0).

Но, может быть, есть лучший способ сделать это, о котором я не думал.

Пример:

    code      timestamp                   in_out
0   104       2018-12-18 16:15:00         1
1   105       2018-12-18 16:15:00         1
2   105       2018-12-18 16:35:00         0
3   107       2018-12-19 16:15:00         1
4   104       2019-01-13 10:00:00         0
5   502       2018-12-18 16:15:00         0

Редактировать:

Код, о котором я говорил в группе:

time1 = df.iloc[0]['timestamp']
time1end = time1 + timedelta(minutes=30)
grp1 = df[(df['timestamp'] >= time1) & (df['timestamp'] <= time1end)]
grp1.groupby(by='subject_code').filter(lambda x: len(x) > 1)

Answer 1

Я предлагаю вам сделать это так:

убедитесь, что отметка времени соответствует формату даты и времени

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], infer_datetime_format=True)

Затем возьмите коды, которые происходили и выходили (если вы уверены, чтокаждый код повторяется ровно два раза, вы можете пропустить этот шаг)

df2 = df.groupby('code').filter(lambda x: x['in_out'].mean()==0.5)

Я отфильтровал со средним значением == 0,5, что означает один раз за раз, вы можете заменить его на что-то умнее Теперь давайте решим проблему

df3 = df2.groupby('code')['timestamp'].diff().dropna()

Что делает этот кусок кода, для каждого кода он вычисляет разницу во времени, тогда вы можете взять те, которые меньше 30 минут.