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根据训练集中的时间规则，对测试集中的数据推断用户标签（新用户或老用户）。

时间规则如下:
针对训练集和测试集中都存在的did：
找到在训练集中标记为新用户最晚的时间点，则测试集中对应did的数据在此时间点前全部为新用户；
找到在训练集中标记为老用户最早的时间点，则测试集中对应did的数据在此时间点后全部为老用户；

具体实现代码如下:

1.1参数说明

• train_df: 训练集DataFrame，包含已知的用户标签（is_new_did）
• test_df: 测试集DataFrame，需要推断用户标签

1.2寻找共同DID

train_dids = set(train_df['did'].unique())
test_dids = set(test_df['did'].unique())
common_dids = train_dids.intersection(test_dids)

功能说明：

• 提取训练集和测试集中的唯一设备ID（DID）
• 找出两个集合的交集，即同时出现在训练集和测试集中的DID
• 只有共同的DID才能应用时间规则

2.2 计算时间规则

# 新用户：找每个DID作为新用户时的最大时间戳
new_user_times = train_common[train_common['is_new_did'] == 1].groupby('did')['common_ts'].max()# 老用户：找每个DID作为老用户时的最小时间戳
old_user_times = train_common[train_common['is_new_did'] == 0].groupby('did')['common_ts'].min()

时间规则逻辑：

1. 新用户规则：

   • 对于每个DID，找出它在训练集中被标记为新用户（is_new_did=1）的最晚时间戳
   • 推断：如果测试集中该DID的时间戳 < 这个最晚时间戳，则为新用户

2. 老用户规则：

   • 对于每个DID，找出它在训练集中被标记为老用户（is_new_did=0）的最小时间戳
   • 推断：如果测试集中该DID的时间戳 > 这个最小时间戳，则为老用户

1.3 应用规则

应用新用户规则：

mask_new = (test_with_new_rules['max_new_time'].notna()) & \(test_with_new_rules['common_ts'] < test_with_new_rules['max_new_time'])
test_df.loc[mask_new, 'is_new_did'] = 1

判断条件：

• 该DID存在新用户规则（max_new_time不为空）
• 测试集中的时间戳小于新用户的最大时间戳

应用老用户规则：

mask_old = (test_with_old_rules['min_old_time'].notna()) & \(test_with_old_rules['common_ts'] > test_with_old_rules['min_old_time']) & \(test_with_old_rules['is_new_did'] == -1)

判断条件：

• 该DID存在老用户规则（min_old_time不为空）
• 测试集中的时间戳大于老用户的最小时间戳
• 该记录尚未被标记（is_new_did == -1）

1.4 性能优化

使用DataFrame的merge操作批量应用规则，而不是逐行遍历，提高了处理效率：

test_with_new_rules = test_df.merge(new_user_rules_df, on='did', how='left'
)

4. 时间线示例

假设某个DID在训练集中的记录：

时间轴： |---新用户期---[T1]---老用户期---|↑               ↑                ↑最早记录          转换点          最新记录

• T1之前：标记为新用户（is_new_did=1）
• T1之后：标记为老用户（is_new_did=0）

对于测试集中的该DID：

• 如果时间 < T1：根据新用户规则，标记为新用户
• 如果时间 > T1：根据老用户规则，标记为老用户

计算结果如下:

DID统计:
训练集唯一DID: 270,837
测试集唯一DID: 206,342
共同DID: 192,393

计算时间规则…
新用户规则数: 57,787
老用户规则数: 162,173

批量应用规则…

规则应用结果:
通过规则1确定(新用户): 150,714
通过规则2确定(老用户): 882,188
总确定数量: 1,032,902 (90.34%)
未确定数量: 110,407 (9.66%)

将测试集中未确定是新老用户的数据全部计为老用户，F1Score可达0.92以上

关于检查训练集中是否存在对于同一个did，新用户数据出现在老用户之后的情况，请在评论区获取相关解答！