如果某些行（按“ trn_crd_no”和“ loc_code”分组）满足条件（两次操作之间的差异少于5分钟），我将尝试设置True或False。
如果有多个组，一切都会很好，但是只有一个组['trn_crd_no'，'loc_code']时一切都会失败
BBDD_Patron1：
trn_id trn_date loc_code trn_crd_no prd_acc_no
0 1 28/05/2019 10:29 20004 1111 32
1 2 28/05/2019 10:30 20004 1111 434
2 3 28/05/2019 10:35 20004 1111 24
3 4 28/05/2019 10:37 20004 1111 6453
4 5 28/05/2019 10:39 20004 1111 5454
5 6 28/05/2019 10:40 20004 1111 2132
6 7 28/05/2019 10:41 20004 1111 45
7 8 28/05/2019 13:42 20007 2222 867
8 9 28/05/2019 13:47 20007 2222 765
9 19 28/05/2019 13:54 20007 2222 2334
10 11 28/05/2019 13:56 20007 2222 3454
11 12 28/05/2019 14:03 20007 2222 23
12 13 28/05/2019 15:40 20007 2222 534
13 14 28/05/2019 15:45 20007 2222 13
14 15 28/05/2019 17:05 20007 2222 765
15 16 28/05/2019 17:08 20007 2222 87
16 17 28/05/2019 14:07 10003 2222 4526
#Set trn_date is datetime
BBDD_Patron1['trn_date'] = pd.to_datetime(BBDD_Patron1['trn_date'])
aux = BBDD_Patron1.groupby(['trn_crd_no', 'loc_code'], as_index=False).apply(lambda x: x.trn_date.diff().fillna(0).abs() < pd.Timedelta(5))
aux：
0 0 True
1 False
2 False
3 False
4 False
5 False
6 False
1 16 True
2 7 True
8 False
9 False
10 False
11 False
12 False
13 False
14 False
15 False
从第一个副本创建新的DF副本，并在新列中添加布尔值
BBDD_Patron1_v = BBDD_Patron1.copy()
BBDD_Patron1_v['consec'] = aux.reset_index(level=0, drop=True)
结果符合预期。 BBDD_Patron1_v：
trn_id trn_date loc_code trn_crd_no prd_acc_no consec
0 1 2019-05-28 10:29:00 20004 1111 32 True
1 2 2019-05-28 10:30:00 20004 1111 434 False
2 3 2019-05-28 10:35:00 20004 1111 24 False
3 4 2019-05-28 10:37:00 20004 1111 6453 False
4 5 2019-05-28 10:39:00 20004 1111 5454 False
5 6 2019-05-28 10:40:00 20004 1111 2132 False
6 7 2019-05-28 10:41:00 20004 1111 45 False
7 8 2019-05-28 13:42:00 20007 2222 867 True
8 9 2019-05-28 13:47:00 20007 2222 765 False
9 19 2019-05-28 13:54:00 20007 2222 2334 False
10 11 2019-05-28 13:56:00 20007 2222 3454 False
11 12 2019-05-28 14:03:00 20007 2222 23 False
12 13 2019-05-28 15:40:00 20007 2222 534 False
13 14 2019-05-28 15:45:00 20007 2222 13 False
14 15 2019-05-28 17:05:00 20007 2222 765 False
15 16 2019-05-28 17:08:00 20007 2222 87 False
16 17 2019-05-28 14:07:00 10003 2222 4526 True
问题：如果在分组依据之后我只有一个分组：
BBDD_2：
trn_id trn_date loc_code trn_crd_no prd_acc_no
0 1 2019-05-28 10:29:00 20004 1111 32
1 2 2019-05-28 10:30:00 20004 1111 434
2 3 2019-05-28 10:35:00 20004 1111 24
3 4 2019-05-28 10:37:00 20004 1111 6453
4 5 2019-05-28 10:39:00 20004 1111 5454
5 6 2019-05-28 10:40:00 20004 1111 2132
6 7 2019-05-28 10:41:00 20004 1111 45
aux2：
trn_date 0 1 2 3 4 5 6
trn_crd_no loc_code
1111 20004 True False False False False False False
由于aux的结构不同，因此以下行出现错误：
BBDD_Patron1_v['consec'] = aux.reset_index(level=0, drop=True)
ValueError: Wrong number of items passed 7, placement implies 1
我也在尝试设置squeeze = True，但是它也提供了不同的结构，因此我无法将布尔值复制到BBDD_Patron1中。
aux = BBDD_Patron1.groupby(['trn_crd_no', 'loc_code'], squeeze=True).apply(lambda x: x.trn_date.diff().fillna(0).abs() < pd.Timedelta(5))
一组以上时的结果。辅助=
trn_crd_no loc_code
1111 20004 0 True
1 False
2 False
3 False
4 False
5 False
6 False
2222 10003 16 True
20007 7 True
8 False
9 False
10 False
11 False
12 False
13 False
14 False
15 False
仅一组时的结果。 Aux2 =
0 True
1 False
2 False
3 False
4 False
5 False
6 False