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Determine Whether Two Date Ranges Overlap解释了检查重叠的逻辑。
它还解释了持续时间长度是4 (end - start)计算的最小值。

>>> df.head()
   index MachineID     Event_StartTime       Event_EndTime   Event_Type         Duration
0      0         A 2017-11-10 01:08:00 2017-11-10 01:47:00  MAINTENANCE  0 days 00:39:00
1      1         A 2017-11-10 01:47:00 2017-11-10 02:56:00          RUN  0 days 01:09:00
2      2         A 2017-11-10 02:56:00 2017-11-10 03:41:00         STOP  0 days 00:45:00
3      3         A 2017-11-10 03:41:00 2017-11-10 07:33:00          RUN  0 days 03:52:00
4      4         B 2017-11-10 07:29:00 2017-11-10 14:54:00         STOP  0 days 07:25:00

我个人觉得使用SQL来完成这类任务更容易。
这里有一个使用duckdb的例子，它可以直接使用，也可以从 Dataframe 中读取。

注意：.reset_index()用于在 Dataframe 中创建index列，该列在查询中用于重复数据消除。

import duckdb

duckdb.sql("""
with 
stop_events as (from df where Event_Type = 'STOP'),
concurrent_stop_events as (
   from 
      stop_events t1, 
      stop_events t2
   select
      t1.MachineID id1,
      t2.MachineID id2,
      least( 
         t1.Event_EndTime - t1.Event_StartTime,
         t1.Event_EndTime - t2.Event_StartTime,
         t2.Event_EndTime - t1.Event_StartTime,
         t2.Event_EndTime - t2.Event_StartTime
      ) duration
      where
         t1.index < t2.index
         and
         t1.MachineID != t2.MachineID
         and 
         ((t2.Event_EndTime is NULL) or t1.Event_StartTime <= t2.Event_EndTime)
         and
         ((t1.Event_EndTime is NULL) or t1.Event_EndTime >= t2.Event_StartTime)
)
from 
   concurrent_stop_events        
select 
   id1,
   id2,
   count(*) count,
   to_seconds(
      sum(epoch(duration::interval))::bigint
   ) duration
group by all
""").df()

.df()将结果转换回pandas dataframe：

id1 id2  count        duration
0   B   A      1 0 days 07:21:00
1   B   C      1 0 days 04:37:00
2   A   C      1 0 days 06:50:00
3   A   E      2 0 days 00:25:00
4   C   E      1 0 days 00:10:00