我有一个这样的数据框：
| 时间戳记 | 值 | ID。 |
|---|---|---|
| 2020-12-16 | 25 | 1个 |
| 2020-12-17 | 45 | 1个 |
| 2020-12-31 | 40 | 1个 |
| 2021-01-31 | 37 | 1个 |
| 2020-12-15 | 12 | 2 |
| 2020-12-16 | 78。 | 2。 |
我想创建一个新列outcome，该列的值yes是id最近25天没有任何条目。例如，这是预期的输出
| 时间戳记 | 值 | ID。 | 结果 |
|---|---|---|---|
| 2020-12-16 | 25 | 1个 | 是 |
| 2020-12-17 | 45 | 1个 | 是。 |
| 2020-12-31 | 40 | 1个 | 是。 |
| 2021-01-31 | 37 | 1个 | 没有。 |
| 2020-12-15 | 12 | 2 | 是。 |
| 2020-12-16 | 78。 | 2。 | 是。 |
在上面的示例中，我们可以假设开始日期为2020-12-15。因此，我们的比较开始于该日期之后的所有id。对于id 1，从开始2020-12-15，它在last 25 days之外具有条目2021-01-31。在此之前发生的入口2021-01-31是2020-12-31这是> 25 days在这个例子。因此，outcome变量取一个值no。对于其余的行，这是yes因为对于每个日期，都有一个在25天差异之内的先前条目。
我对如何为此编写算法感到非常困惑。
我会groupby id，order by timestamp然后做rolling的事timestamp创建outcome列？
我对此感到非常困惑，任何帮助将不胜感激！
提前致谢！
由于您的计算需要排序，因此我们可以避免分组。排序，采取行差和使用where到NaN的值交叉基团（即对每个ID的最早行）。因为您希望第一个差异是相对的，所以'2020-12-15'我们可以fillna用来查找与该日期的差异，并np.where根据您的条件分配字符串值。
import pandas as pd
import numpy as np
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df = df.sort_values(['id', 'timestamp'])
s = (df['timestamp'].diff()
.where(df['id'].eq(df['id'].shift()))
.fillna(df['timestamp'] - pd.to_datetime('2020-12-15')))
#0 1 days
#1 1 days
#2 14 days
#3 31 days
#4 0 days
#5 1 days
df['outcome'] = np.where(s <= pd.Timedelta(25, 'D'), 'yes', 'no')
# timestamp value id outcome
#0 2020-12-16 25 1 yes
#1 2020-12-17 45 1 yes
#2 2020-12-31 40 1 yes
#3 2021-01-31 37 1 no
#4 2020-12-15 12 2 yes
#5 2020-12-16 78 2 yes
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