合并Datetim上的两个数据集

Question

我有两个数据集： 第一个是注册过程开始的数据，第二个是注册过程结束的数据。我有用户的ID和日期。你知道吗

第一个示例（注册过程的开始）：

User ID Time
1111111 2016-01-26 13:02:22
1111111 2016-01-26 14:05:51
1111111 2016-01-26 14:58:08
1111111 2016-01-27 11:17:09
1111111 2016-01-27 12:05:17
1111111 2016-01-27 13:15:33
1111111 2016-01-27 18:10:12
1111111 2016-01-27 20:23:38
222222 2016-01-29 09:01:00
222222 2016-01-29 09:04:15
222222 2016-01-29 11:27:35
222222 2016-01-30 09:02:36
222222 2016-06-29 08:50:02
333333 2016-01-26 09:58:27

第二个（注册过程结束）：

User ID Time
1111111 2016-01-26 13:37:54
1111111 2016-01-26 14:40:34
1111111 2016-01-26 15:21:53
1111111 2016-01-27 11:42:58
1111111 2016-01-27 12:43:52
1111111 2016-01-27 13:39:56
1111111 2016-01-27 18:41:01
1111111 2016-01-27 20:51:56
222222 2016-01-29 09:17:26
222222 2016-01-29 11:37:10
222222 2016-01-30 09:16:33
333333 2016-01-29 09:14:39

我需要计算用户完成注册过程所需的时间。问题是，第一个数据集的行数比第二个数据集的行数多得多，因为用户可能会启动进程，然后放弃它，所以我不能在索引上进行合并。例如。： 两个开端：

222222 2016-01-29 09:01:00
222222 2016-01-29 09:04:15

只有一端：

222222 2016-01-29 09:17:26

有没有一个很好的方法来使用merge/merge\u asof函数来做这件事？你知道吗

Answer 1

IIUUC，您可以使用merge_asof。这将允许您在'User ID'和日期的精确匹配上联接两个数据帧，然后您可以在结束数据帧（df_end）中选择最接近的时间，即在开始数据帧（df_beg）中的时间之后

import pandas as pd

# Need to convert to datetime and sort the keys we will merge_asof on.
df_beg['Time'] = pd.to_datetime(df_beg.Time)
df_end['Time'] = pd.to_datetime(df_end.Time)
df_beg = df_beg.sort_values('Time').rename(columns={'Time': 'Time_start'})
df_end = df_end.sort_values('Time').rename(columns={'Time': 'Time_end'})

merged = pd.merge_asof(df_beg, df_end,
              left_by=['User ID', df_beg.Time_start.dt.date], 
              right_by=['User ID', df_end.Time_end.dt.date],
              left_on='Time_start', right_on='Time_end',
              direction='forward').drop(columns='key_1)

merged现在是：

    User ID          Time_start            Time_end
0    333333 2016-01-26 09:58:27                 NaT
1   1111111 2016-01-26 13:02:22 2016-01-26 13:37:54
2   1111111 2016-01-26 14:05:51 2016-01-26 14:40:34
3   1111111 2016-01-26 14:58:08 2016-01-26 15:21:53
4   1111111 2016-01-27 11:17:09 2016-01-27 11:42:58
5   1111111 2016-01-27 12:05:17 2016-01-27 12:43:52
6   1111111 2016-01-27 13:15:33 2016-01-27 13:39:56
7   1111111 2016-01-27 18:10:12 2016-01-27 18:41:01
8   1111111 2016-01-27 20:23:38 2016-01-27 20:51:56
9    222222 2016-01-29 09:01:00 2016-01-29 09:17:26
10   222222 2016-01-29 09:04:15 2016-01-29 09:17:26
11   222222 2016-01-29 11:27:35 2016-01-29 11:37:10
12   222222 2016-01-30 09:02:36 2016-01-30 09:16:33
13   222222 2016-06-29 08:50:02                 NaT

---

如果需要按照注释中的指示计算平均时间，那么由于timedelta64数据类型的原因，您需要跳过一些限制。你知道吗

import numpy as np

mask = merged.Time_end.notnull()
# Calculate the time difference and convert to a numeric type
merged.loc[mask, 'Time_diff'] = (merged.loc[mask, 'Time_end'] 
                                 - merged.loc[mask, 'Time_start']).astype(np.int64)

# Calculate the average time difference, convert back to timedelta.
pd.to_timedelta(merged.groupby('User ID').Time_diff.mean())
#User ID
#222222    00:13:17.250000
#333333                NaT
#1111111   00:30:14.250000
#Name: Time_diff, dtype: timedelta64[ns]