在Pandas数据框架中寻找模式

Question

我有一个很大的熊猫数据框，看起来像这样。在

                                           id  rssi location         day      time
0        2a463296-bd84-512a-8484-9d79649922ae    58     G-19  2016-01-27  12:35:23
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2        ee75fa2d-66d9-52e5-9198-a886288ba044    74     G-19  2016-01-27  12:35:28
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28       7edb5047-62b8-58bf-89f4-4151d7b694f4    70     G-20  2016-01-27  12:37:01
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。。。在

^{pr2}$

每个id都是WiFi设备的id。我正在努力建立设备运动的图像。例如，我想模拟2a463296-bd84-512a-8484-9d79649922ae是如何从G-19到G59，但在G20呆了1个多小时，所以我们假设设备刚刚通过G19。在

从我进行的测试来看，大多数设备至少每5分钟就能看到一次。很明显，当一个设备通过其中一个探测器时，它可能不会被视为唯一被检测到的，当它为WiFi广播信标时。在

我想证明设备A在位置1停留了x段时间，然后去了2号位置y时间，或者从出口门经过位置c，有好几个小时没再看到。在

我只担心某个设备在某一天做什么，而不是其他任何一天。在

解决这个问题最好的办法是什么。在

Answer 1

使用布尔选择按ID获取所需项目。使用日期作为条件进一步选择。用时间列做数学题。如果你想知道设备什么时候根本看不见，那么当你按ID选择一个特定的设备时，它应该是显而易见的

详情请参阅熊猫文档。 pandas Indexing and Selecting

编辑：

for i in df["day"].unique():
    date_df = df[df["day"]== i]
    ids_seen = set()
    for index, row in date_df.iterrows():
        if row["id"] not in ids_seen:
        '''
          Enter nested loop and do some stuff for each unique id. Add it to a set so we can keep track
        '''
        ids_seen.add(row["id"])