Для конвертации tdata
в session
вам может понадобиться использовать сторонние библиотеки и модули Python, такие как numpy
, pandas
и datetime
(для работы с датами и временем). Также вам потребуется установленный Python на вашем компьютере.
Вот пример кода, который позволит вам конвертировать tdata
в session
:
import numpy as np import pandas as pd from datetime import datetime # Загрузите tdata в виде DataFrame с помощью pandas tdata = pd.read_csv('path/to/tdata.csv') # Создайте новый DataFrame для session session = pd.DataFrame(columns=['start_time', 'duration', 'data']) # Преобразуйте данные в столбцах tdata в соответствующие форматы tdata['timestamp'] = pd.to_datetime(tdata['timestamp']) tdata['event_type'] = tdata['event_type'].astype(str) tdata['event_data'] = tdata['event_data'].astype(str) # Отсортируйте tdata по времени, чтобы гарантировать правильный порядок данных tdata.sort_values('timestamp', inplace=True) # Создайте новую сессию на основе tdata current_session = {'start_time': None, 'duration': None, 'data': []} for index, row in tdata.iterrows(): if current_session['start_time'] is None: # Создайте новую сессию, если это первое событие current_session['start_time'] = row['timestamp'] elif row['timestamp'] - current_session['start_time'] > pd.Timedelta(minutes=30): # Если прошло больше 30 минут с момента начала сессии, закройте текущую сессию и создайте новую current_session['duration'] = row['timestamp'] - current_session['start_time'] session = session.append(current_session, ignore_index=True) current_session = {'start_time': row['timestamp'], 'duration': None, 'data': []} # Добавьте текущее событие к текущей сессии current_event = {'event_type': row['event_type'], 'event_data': row['event_data']} current_session['data'].append(current_event) # Закройте последнюю сессию, если не закрыта if current_session['start_time'] is not None: current_session['duration'] = tdata.iloc[-1]['timestamp'] - current_session['start_time'] session = session.append(current_session, ignore_index=True) # Сохраните session в CSV файл session.to_csv('path/to/session.csv', index=False)
В этом коде мы сначала загружаем tdata
из CSV файла в виде DataFrame с помощью pandas
. Затем мы создаем новый DataFrame под названием session
, который будет содержать информацию о сессиях.
Мы преобразуем столбец timestamp
в формат даты и времени с помощью pd.to_datetime()
и преобразуем столбцы event_type
и event_data
в типы данных str
.
Затем мы сортируем tdata
по времени в порядке возрастания, чтобы гарантировать правильный порядок событий.
Мы проходим по каждому событию в tdata
и создаем новую сессию, если это первое событие или если прошло более 30 минут с момента начала предыдущей сессии. Мы добавляем текущее событие к текущей сессии, а затем закрываем сессию, если она не была закрыта.
Наконец, мы сохраняем session
в CSV-файл.
Убедитесь, что вы заменяете 'path/to/tdata.csv'
и 'path/to/session.csv'
на соответствующие пути к вашим файлам tdata
и session
соответственно.