将聊天数据划分为会话

debugcn 发表于 Dev

Buddingcoder

过去一年中，我在csv中有与客户聊天的数据。这都是按照其时间戳记的顺序进行的。我想按每个客户划分会话，以便可以分析单独的聊天会话。

Timestamp            Customer        Message
2019-06-22 04:37:32     x        Hello, I price for 10 pens?
2019-06-22 04:38:11     y        what's the price of a new book?
2019-06-22 04:38:23     x        can you place an order for 9 only
2019-06-22 05:12:10     y        Ok I want to order 1
2019-06-22 05:17:45     z        Hello 
2019-06-22 06:31:12     x        Please cancel my order
2019-06-23 12:13:02     y        I want to place an order for 100 pencils

我希望以某种方式细分这些数据，以便可以根据某个时间范围然后由客户对它们进行分组。如果还有更好的方法，将其划分为聊天会话，我会非常高兴。谢谢。

人妖

一个开始是将一个时间段（例如60分钟）内的数据集分组，count在每个时间范围内每个客户多少消息，以及每个客户list()所有消息：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# Convert to timestamp if needed
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'], errors='coerce')  

# Perform the operation
res = df.groupby([pd.Grouper(key='Timestamp', freq='60min'),'Customer']).agg({'Message': lambda m: m.tolist(),'Customer':'count'})

# Rename the columns
res.rename(columns = {'Customer':'cust_msgs_per_hour'},inplace=True)

以上将为您提供：

res.sort_values('Customer')
Out[264]: 
                                                                        Message  cust_msgs_per_hour
Timestamp           Customer                                                                       
2019-06-22 04:00:00 x         [Hello, I price for 10 pens?, can you place an...                   2
2019-06-22 06:00:00 x                                  [Please cancel my order]                   1
2019-06-22 04:00:00 y                         [what's the price of a new book?]                   1
2019-06-22 05:00:00 y                                    [Ok I want to order 1]                   1
2019-06-23 12:00:00 y                [I want to place an order for 100 pencils]                   1
2019-06-22 05:00:00 z                                                   [Hello]                   1

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