我有這樣的客戶交易資料集：
| ID | 日期 | 數量 |
|---|---|---|
| 1 | 1-1-21 | 5 |
| 2 | 2-1-21 | 8 |
| 1 | 2-1-21 | 6 |
| 1 | 3-1-21 | 5 |
| 2 | 3-1-21 | 9 |
| 2 | 3-1-21 | 10 |
我必須像這樣分組并匯總客戶級別的資料：
| ID | 總金額 | 活躍天數 |
|---|---|---|
| 1 | 16 | 3 |
| 2 | 27 | 2 |
Total Amount= 所有Amount列的總和
Number of days active = 客戶進行 1 次或多次交易的天數
我如何計算我的列Number of days active？到目前為止，我已經嘗試過：
df= df.groupby('ID').agg({'Amount': lambda price: price.sum(),
'Date': lambda date: len(date).days})
我的Total Amount專欄很好，但我找不到Number of days active
uj5u.com熱心網友回復：
讓我們做groupby有agg：nunique sum
out = df.groupby('ID').agg(Numberofdaysactive = ('Date','nunique'),TotalAmount = ('Amount','sum')).reset_index()
out
Out[384]:
ID Numberofdaysactive TotalAmount
0 1 3 16
1 2 2 27
uj5u.com熱心網友回復：
nunique應該是你需要的。也就是說，聚合 df 可以通過以下方式計算：
df_agg = df.groupby('ID').agg({"Amount":sum, "Date":pd.Series.nunique})
請注意如何將函式句柄直接傳遞給agg.
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標籤：Python 熊猫 数据框 pandas-groupby 总计的
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