python - Pandas :分组和重新索引后在行之间操作

Question

我有一个包含 1000 行的 pandas 数据框，如下所示:

 x.head()
         id                       jname  wbdqueue_id       startdatetime  \
59  1341127   ondemand_build_baspen-w7g        26581 2017-07-31 23:14:56
60  1341126      ondemand_qa_qforchecka        26581 2017-07-31 23:15:35
61  1341125      ondemand_build_bchecka        26581 2017-07-31 23:14:56
63  1341123   ondemand_build_baspen-w7f        26581 2017-07-31 23:10:05
64  1341122  ondemand_update_waspen-w7a        26581 2017-07-31 23:09:32

           enddatetime
59 2017-07-31 23:19:12
60 2017-07-31 23:34:12
61 2017-07-31 23:15:30
63 2017-07-31 23:14:56
64 2017-07-31 23:10:00

对于每个 wbdqueue_id，我想获得 ondemand_update_waspen-w7a 的 startdatetime 和 ondemand_build_baspen-w7g 的 enddatetime 之间的差异。有什么办法吗？

我导入了 CSV 文件并将 startdatetime 和 enddatetime 都解析为时间。然后我按 wbdqueue_id 分组。我的想法是通过 jname 为每个组编制索引，这样我就可以找到我需要的两个 jname 的开始和结束时间戳。但是当我这样做时，所有其他值都变成 NaN 或 NaT(对于时间列)。

-萨钦

Answer 1

df.set_index('jname').groupby('wbdqueue_id').apply(
    lambda x: x.at['ondemand_update_waspen-w7a', 'startdatetime'] \
            - x.at['ondemand_build_baspen-w7f', 'enddatetime']
)

wbdqueue_id
26581   -1 days +23:54:36
dtype: timedelta64[ns]