我有一个df，例如下面的示例，我正在寻找标识在给定时间段内发送相同文本的用户，例如该示例的<= 60分钟：
user = [1,2,3,4,5,6]
text = ['hello','hello','whats up','not now','not now','hello']
times = ['2010-09-14 16:51:00','2010-09-14 15:59:00',
'2010-09-14 15:14:00','2010-09-14 14:55:00','2010-09-14 15:47:00','2010-09-14 15:29:00']
df = pd.DataFrame({'userid':user,'message':text,'time':times})
我当前的方法是按向每个文本发送消息的用户列表将文本分组：
group = df.groupby('message')['userid'].apply(list)
然后，我从每个列表中以对值数组的形式返回用户ID的所有可能组合，然后检索每个实例的用户ID文本作为键，以从原始df中检索每个对的每个消息的时间
这种方法有效，但是我一直在尝试寻找更好的方法，根据每个实例之间的时间是否小于指定的时间段（例如本示例为60分钟），有条件地对每个不同文本的用户进行分组来自用户的两条消息之间。因此，用户1和2的“ hello”相距不到60分钟，因此通过条件并将其添加到“ hello”列表中。
因此，该示例的预期输出为：
userid
"hello" [1,2,6]
"not not" [4,5]
我还没有找到任何确切或类似的解决方案，因此非常感谢您的帮助。可能是我解决问题的方法是错误的！
不确定这是最优雅的解决方案-但这是使用group-byand的解决方案rolling。这种方法的优点是它可以处理大量数据。它不会创建发送相同消息的所有用户和时间的完整笛卡尔乘积。
res = []
def collect_users(x):
if len(x) > 1:
s = set(x)
if res and res[-1].issubset(s):
res.pop()
res.append(set(x))
return 0
df.groupby("message").rolling("3600s").agg(collect_users)
结果以集合列表的形式出现：
[{1.0, 2.0, 6.0}, {4.0, 5.0}]
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