pandas 获取状态更改为`[4，5，6，7，8]` => COMPLETED状态[closed]的行

vpfxa7rd 于 2023-10-14 发布在其他

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样本数据：
| 创建时间（_A）|更新_at| ID|事件ID|状态ID|
| --|--|--|--|--|
| 2022-11-18 9：46：21| 2022-11-18 9：46：21| 1 | 76 | 1 |
| 2022-11-18 9：46：22| 2022-11-18 9：46：22| 2 | 78 | 4 |
| 2022-11-18 9：46：22| 2022-11-18 9：56：22| 3 | 78 | 5 |
| 2022-11-18 9：46：23| 2022-11-18 9：46：23| 4 | 80 | 4 |
| 2022-11-18 9：46：23| 2022-11-18 9：46：23| 5 | 81 | 4 |
| 2022-11-18 9：46：24| 2022-11-18 9：46：24| 6 | 82 | 6 |
| 2022-11-18 9：46：24| 2022-11-18 9：46：24| 7 | 83 | 7 |
| 2022-11-18 9：47：57| 2022-11-18 9：47：57| 8 | 00 | 2 |
| 2022-11-18 9：47：57| 2022-11-18 9：47：57| 9 | 01 | 4 |
| 2022-11-18 9：47：58| 2022-11-18 9：47：58| 10 | 03 | 5 |
| 2023-03-24 21：22：34| 2023-03-24 21：22：34| 11 | 48 | 6 |
| 2023-03-24 21：22：34| 2023-03-24 21：22：35| 12 | 48 | 8 |
| 2023-03-24 21：22：34| 2023-03-24 21：22：37| 13 | 48 | 7 |
问题：status_id [4,5,6,7,8] =COMPLETED状态。
我要number of events that went to COMPLETED state grouped by date
但是，如果您看到事件78和48，则分别从4->5和6->8->7更改。由于这些都是从一个已完成状态转换到另一个已完成状态，我希望它们被计为一个事件。
预期结果：
| 更新日期|计数|
| --|--|
| 2022-11-18| 7 |
| 2023-03-24| 1 |

SQL可以做到这一点吗？
如果不是SQL，如果我以某种方式将上面的表提取为df，我可以用pandas/panderrames/spark来做这件事吗？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/77204394/get-rows-whose-status-changed-to-4-5-6-7-8-completed-states

1条答案

按热度按时间

8dtrkrch1#

这里有一个pandas方法：

# convert to datetime type if not already is
df['updated_at'] = pd.to_datetime(df['updated_at'])

# we want the date of the event, drop the time
df['updated_date'] = df['updated_at'].dt.normalize()

# query the valid events
complete_states = [4,5,6,7,8]
complete_events = (df.drop_duplicates(['event_id','updated_date'], keep='last')
                     .query('status_id in @complete_states') )

那么complete_events是：

created_at          updated_at  id  event_id  status_id updated_date
2    2022-11-18 9:46:22  2022-11-18 09:56:22   3        78          5   2022-11-18
3    2022-11-18 9:46:23  2022-11-18 09:46:23   4        80          4   2022-11-18
4    2022-11-18 9:46:23  2022-11-18 09:46:23   5        81          4   2022-11-18
5    2022-11-18 9:46:24  2022-11-18 09:46:24   6        82          6   2022-11-18
6    2022-11-18 9:46:24  2022-11-18 09:46:24   7        83          7   2022-11-18
8    2022-11-18 9:47:57  2022-11-18 09:47:57   9         1          4   2022-11-18
9    2022-11-18 9:47:58  2022-11-18 09:47:58  10         3          5   2022-11-18
12  2023-03-24 21:22:34  2023-03-24 21:22:37  13        48          7   2023-03-24

并且这样的事件的数量正好是len(complete_events)，在这种情况下是8。

更新：现在对于每个日期的完整事件数量，您可以执行以下操作：

complete_events['updated_date'].value_counts()

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