python之Pandas 获取 map 函数中元素的索引

我正在使用 pandas 来分析现有的到不同节点的 ssh session ，因为我已经解析了 ssh 守护进程日志并且我有一个包含以下列的 DataFrame:

• Node:建立连接的节点名称
• Session: session 的ID
• Start:表示连接何时开始的时间戳
• Finish:连接结束时的时间戳

这是部分数据:

In [375]: sessions[1:10]                                  
Out[375]:  
    Node  Session               Start              Finish 
1  svg01    27321 2015-02-23 07:24:45 2015-02-23 07:50:57 
2  svg02    14171 2015-02-23 10:25:08 2015-02-23 14:33:24 
3  svg02    14273 2015-02-23 10:26:21 2015-02-23 14:36:19 
4  svg01    14401 2015-02-23 10:28:16 2015-02-23 14:38:04 
5  svg01    26408 2015-02-23 14:01:49 2015-02-23 18:38:25 
6  svg03    13722 2015-02-23 18:24:39 2015-02-23 20:51:59 
7  svg05    17637 2015-02-23 19:10:00 2015-02-23 19:10:20 

我想生成一个附加列，其中包含在建立新连接时给定节点中已建立 session 的数量。

在不考虑节点的情况下，我可以使用以下方法计算:

count_sessions = lambda t: sessions[(sessions.Start<t) & (sessions.Finish>t)].shape[0] 
sessions['OpenSessions'] = sessions['Start'].map(count_sessions) 

问题是我还需要考虑“节点”列值，但我不知道如何获取它。

我可以使用 Series 中元素的索引来获取 session DataFrame 中的节点，但我没有找到任何方法来检索传递给 map 的元素的索引。

请您参考如下方法:

def count(df): 
    count_sessions = lambda t: df[(df.Start<t) & (df.Finish>t)].shape[0] 
    df['OpenSessions'] = df['Start'].map(count_sessions) 
    return df 
 
print sessions.groupby('Node').apply(count) 

输出是:

    Node  Session                Start               Finish  OpenSessions 
0  svg01    27321  2015-02-23 07:24:45  2015-02-23 07:50:57             0 
1  svg02    14171  2015-02-23 10:25:08  2015-02-23 14:33:24             0 
2  svg02    14273  2015-02-23 10:26:21  2015-02-23 14:36:19             1 
3  svg01    14401  2015-02-23 10:28:16  2015-02-23 14:38:04             0 
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6  svg05    17637  2015-02-23 19:10:00  2015-02-23 19:10:20             0 

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