python - 如何在pandas数据框中查找具有相同时间间隔的行

Question

我正在 DNS 记录中查找信标事件，并且我有包含解析的 DNS 记录的 pandas 数据帧。

结构如下:

     Received_Time       Sender_IP  Receiver_IP  Content
2019-01-01 23:59:54.999   0.0.0.1     1.1.1.1      ...
2019-01-01 23:59:56.999   0.0.0.1     1.1.1.1      ...
2019-01-01 23:59:57.999   0.0.0.1     1.1.1.1      ...
2019-01-01 23:59:58.999   0.0.0.1     1.1.1.1      ...
2019-01-01 23:59:59.999   0.0.0.1     1.1.1.2      ...

我正在努力实现:

Beacon_Interval(s)  Beacon_Count(including first)  Sender_IP  Receiver_IP
      1.000                      3                  0.0.0.1     1.1.1.1

时间是datetime类型，我的想法是:

1. 添加“距上次查询的时间间隔”列。
2. 这样就可以轻松地统计并查找以相同间隔发送最多查询的发件人。

我不知道如何执行第一步。我也发帖看看是否有人有更好的方法来完成任务，提前谢谢。

Answer 1

根据我的理解，您想获得每个“接收时间”的间隔，可以通过以下方式完成:

df['Beacon_Interval(s)'] = df['Received_Time'].diff().dt.seconds

既然我们现在知道了“信标间隔”，我们就可以使用以下代码来计算它们的实例数量:

#Note, since you explicitly tell that it should count the first instance, I used +2 instead of +1 in the end.
df['Beacon_Count(including first)'] = \
df.groupby((df['Beacon_Interval(s)'] != df['Beacon_Interval(s)'].shift(1)).cumsum()).cumcount()+2