У тебя df с колонкой timestamps. Нужно посчитать «session_id» — события одного юзера в течение 30 минут считаются одной сессией. Какой подход быстрее?

Варианты ответа

• pandas: groupby user_id + diff() + cumsum() на bool-маске, затем merge — vectorized операции работают быстро и масштабируемо
• Цикл for по rows с условием перехода между сессиями — самый понятный читаемый подход для аналитика
• apply на каждой группе с lambda-функцией внутри groupby — гибко, позволяет использовать любой Python-код
• Нужен SQL Window function, в pandas сделать сессионизацию нельзя — придётся выгружать в SQLite/DuckDB

Разбор ответа

Получить доступ к ответам — все вопросы →

Похожие вопросы из категории «Python»

• Чем отличаются списки и кортежи в Python?
• Как работает list comprehension и чем лучше цикла?
• Что такое генератор и чем он отличается от списка?
• Как работает менеджер контекста и зачем нужен?
• Объясните разницу между deepcopy и copy.