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
2	3
2	4
1	4
2	5
1	5
2	6
1	7
2	8
1	8
1	9
"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(tsv),sep='\t')
df

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

3 예시 2[ | ]

import pandas as pd
import io

tsv="""
user_id	access_id	timestamp
1	1001	1600096200
1	1002	1600096600
2	1002	1600097000
2	1001	1600097051
1	1003	1600098112
1	1004	1600099361
2	1003	1600099624
2	1004	1600100610
1	1005	1600100758
2	1005	1600102155
1	1006	1600102905
1	1007	1600103307
2	1007	1600103709
2	1006	1600105052
1	1008	1600105711
1	1009	1600105878
1	1010	1600106064
1	1011	1600108489
1	1012	1600108793
"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(tsv),sep='\t')
df

df['user_session_id'] = df.groupby('user_id')['timestamp'].diff() > 1800
df['user_session_id'] = df.groupby('user_id')['user_session_id'].cumsum() + 1
df

df['global_session_id'] = df.user_id * 100 + df['user_session_id']
df

4 같이 보기[ | ]

5 참고[ | ]

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