Как конвертировать tdata в session (без OpenTele)?

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.