根据给定数据框列的条件创建新数据框

Question

我有以下数据框，

df.head()

UID     Timestamp       Weekday  Business_hour
AAD 2017-07-11 09:31:44 TRUE    TRUE
AAD 2017-07-11 23:24:43 TRUE    FALSE
AAD 2017-07-12 13:24:43 TRUE    TRUE
SAP 2017-07-23 14:24:34 FALSE   FALSE
SAP 2017-07-24 16:58:49 TRUE    TRUE
YAS 2017-07-31 21:10:35 TRUE    FALSE

基于以下条件，

活跃：同一个UID是否有较大的事件。即同一个UID在同一天出现超过2次以上。

Multiple_days：同一个 UID 是否活跃多天（2 天以上）。

Busi_weekday：在工作日工作时间内是否倾向于出现相同的 UID。

目标输出应该是这样的，

UID Active  Multiple_days   Busi_weekday
AAD TRUE    TRUE    TRUE
SAP FALSE   TRUE    FALSE
YAS FALSE   FALSE   FALSE

Answer 1

你可以这样一一计算：

data.Timestamp = pd.to_datetime(data.Timestamp)
data['date' ] = [x.date() for x in data.Timestamp]

target_df = pd.DataFrame()
target_df['UID'] = data.UID.unique()


a = data.groupby(['UID', 'date']).size()
a = a[a>1]
target_df['Active'] = [True if x in pd.DataFrame(a).reset_index().UID.values else False for x in target_df.UID.values]

a = data.groupby('UID')['Timestamp'].nunique()
a = a[a>1]
target_df['Multiple_days'] = [True if x in pd.DataFrame(a).reset_index().UID.values else False for x in target_df.UID.values]

a = data[(data.Weekday==True)&(data.Business_hour==True)].UID.unique()
target_df['Busi_weekday'] = [True if x in a else False for x in target_df.UID.values]

target_df