熊猫计算连续行之间存在X秒差异的次数

Question

我想算的次数每id, date的datetime是10秒钟前一行不同。数据id      timestamp      datetime          date           1       1496660340  2019-06-05 10:59:00  2019-06-051       1496660340  2019-06-05 10:59:10  2019-06-05 1       1496660355  2019-06-05 10:59:40  2019-06-05 <- 30 sec diff from above, so not counted1       1496655555  2019-06-06 11:58:00  2019-06-06     1       1496666666  2019-06-06 11:58:10  2019-06-06     1       1496666677  2019-06-06 11:58:20  2019-06-06 2       1496655555  2019-06-05 11:58:00  2019-06-05     2       1496666666  2019-06-05 11:58:10  2019-06-05     2       1496666677  2019-06-05 11:58:20  2019-06-05     Data columns (total 4 columns):       id              int64     timestamp         int64     datetime          datetime64[ns]      date              object想要的id         date      num_count1       2019-06-05      11       2019-06-06      22       2019-06-05      2我试过的# get all the time differences firstdf['timediff'] = df.groupby(['id','date'])['datetime'].diff() / np.timedelta64(1, 's')#Count the number of 10sec differencesx = pd.DataFrame(df[df['timediff']==10].groupby(['id','date'],as_index=False)['timediff'].count())我不确定这是否是正确的方法。有人可以指出我正确的方向吗？