回答編集履歴
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書式の改善
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@@ -72,7 +72,7 @@
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「期待する結果」に合わせて2番目の内容を以下のように見直した記述例を下記に示します。
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-
* 縦横変換に必要な `'START'` 行と `'END'` 行のペアリングのため，`'START'` 行から `ユーザ` と `プロセス` が一致しかつ `キー` が書き換えられていない最初の `'END'` 行を後方探索して，存在すればその `キー` を `START` 行に一致させる
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+
* 縦横変換に必要な `'START'` 行と `'END'` 行のペアリングのため，`'START'` 行から `'ユーザ'` と `'プロセス'` が一致しかつ `'キー'` が書き換えられていない最初の `'END'` 行を後方探索して，存在すればその `'キー'` を `'START'` 行に一致させる
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```Python
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import pandas as pd
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期待する結果に合わせた見直し
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@@ -68,3 +68,68 @@
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# 6 BBB 500 2024-06-12 16:10:20 2024-06-12 16:20:10
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# 7 CCC 500 2024-06-13 08:10:20 NaT
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（追記）
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「期待する結果」に合わせて2番目の内容を以下のように見直した記述例を下記に示します。
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+
* 縦横変換に必要な `'START'` 行と `'END'` 行のペアリングのため，`'START'` 行から `ユーザ` と `プロセス` が一致しかつ `キー` が書き換えられていない最初の `'END'` 行を後方探索して，存在すればその `キー` を `START` 行に一致させる
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```Python
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import pandas as pd
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pd.set_option('mode.copy_on_write', True)
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pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
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df = pd.read_csv('example_2.csv', dtype=str)
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df['日時'] = pd.to_datetime(df['日時'])
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print(df)
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# 日時 ユーザ プロセス 状態
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# 0 2024-06-12 09:10:20 AAA 100 START
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# 1 2024-06-12 09:15:20 AAA 200 START
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# 2 2024-06-12 09:20:10 AAA 200 END
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# 3 2024-06-12 10:00:00 AAA 100 START
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# 4 2024-06-12 11:20:10 AAA 100 END
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# 5 2024-06-12 12:20:10 AAA 100 END
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# 6 2024-06-12 13:10:00 AAA 100 START
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# 7 2024-06-12 14:30:10 AAA NaN END
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# 8 2024-06-12 15:00:00 AAA 100 START
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# 9 2024-06-12 15:30:00 AAA 100 START
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# 10 2024-06-12 16:20:10 AAA 100 END
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# 11 2024-06-12 18:20:10 AAA 100 END
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+
df1_lst, dt_lst, i = [], [], 0
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+
for j in df.loc[df['プロセス'].isna() & (df['状態'] == 'END')].index:
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+
df1_lst.append(df.loc[i:(j - 1)]) # drop index=j
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+
dt_lst.append(df.loc[j, '日時'])
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+
i = j + 1
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+
df1_lst.append(df.iloc[i:])
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+
dt_lst.append(None)
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+
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+
df2_lst = []
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+
for df1, dt in zip(df1_lst, dt_lst):
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+
df1['キー'] = df1.index
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111
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+
for i in df1.loc[df1['状態'] == 'START'].index:
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+
end = df1.loc[(df1.index > i)
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+
& (df1['キー'] > i)
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+
& (df1['ユーザ'] == df1.loc[i, 'ユーザ'])
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+
& (df1['プロセス'] == df1.loc[i, 'プロセス'])
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116
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+
& (df1['状態'] == 'END')].index
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+
if len(end) > 0:
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+
df1.loc[end[0], 'キー'] = df1.loc[i, 'キー']
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+
df1 = df1.pivot(index=['キー', 'ユーザ', 'プロセス'],
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+
columns='状態', values='日時')
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+
if dt is not None:
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+
df1.loc[df1['END'].isna(), 'END'] = dt
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+
df2_lst.append(df1)
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+
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+
df2 = pd.concat(df2_lst).reset_index()
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+
df2 = df2[['ユーザ', 'プロセス', 'START', 'END']]
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+
print(df2)
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+
# 状態 ユーザ プロセス START END
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+
# 0 AAA 100 2024-06-12 09:10:20 2024-06-12 11:20:10
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130
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+
# 1 AAA 200 2024-06-12 09:15:20 2024-06-12 09:20:10
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131
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+
# 2 AAA 100 2024-06-12 10:00:00 2024-06-12 12:20:10
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132
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+
# 3 AAA 100 2024-06-12 13:10:00 2024-06-12 14:30:10
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133
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+
# 4 AAA 100 2024-06-12 15:00:00 2024-06-12 16:20:10
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134
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+
# 5 AAA 100 2024-06-12 15:30:00 2024-06-12 18:20:10
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+
```
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1
説明をより詳しく
answer
CHANGED
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@@ -1,6 +1,6 @@
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1
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解決済みですが，御参考として以下の内容の記述例を下記に示します。
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* 「強制終了」の前後でデータフレームを分けて各々を「縦横変換」してから再結合
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3
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* 「強制終了」（複数可）の前後でデータフレームを分けて各々を「縦横変換」してから再結合
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4
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5
5
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* 縦横変換に必要な `'START'` 行と `'END'` 行のペアリングのため，`'END'` 行から `'ユーザ'` と `'プロセス'` が一致する最近の `'START'` 行を前方探索して `'END'` 行の `'キー'` を `'START'` 行に一致させる
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6
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