Pandas 그룹 내에서 인접한 것끼리 그룹 지정하기

1 개요

Pandas 그룹 내에서 인접한 것끼리 그룹 지정하기

2 예시 1

• user_id별로 num이 연속된 값이면 같은 그룹, 그렇지 않으면 다른 그룹

import pandas as pd
import io

tsv="""
user_id	num
1	1
1	2
2	3
2	4
1	4
2	5
1	5
2	6
1	7
2	8
1	8
1	9
1	10
2	12
2	13
1	13
1	14
1	15
1	16
"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(tsv),sep='\t')
df

3 예시 2

• 이전 행과 timestamp의 차이가 1800초(30분) 초과이면 다른 그룹(여기서는 세션)으로 지정

import pandas as pd
import io
csv="""
access_id	timestamp
1001	1600096200
1002	1600096600
1003	1600098112
1004	1600099361
1005	1600100758
1006	1600102905
1007	1600103307
1008	1600105711
1009	1600105878
1010	1600106064
1011	1600108489
1012	1600108793
"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(csv),sep='\t')
df

df['group'] = df['user_id']*100 + (df['num'] - df.groupby('user_id')['num'].shift() > 1).cumsum() + 1 
df

5 같이 보기

• Pandas groupby()
• Pandas cumsum()
• Pandas 인접한 것끼리 그룹 지정하기

6 참고

• https://stackoverflow.com/questions/41620920/groupby-conditional-sum-of-adjacent-rows-pandas