Python Pandas рассчитывает, используя скользящее временное окно

Question

Python Pandas рассчитывает, используя скользящее временное окно

1

У меня есть датафрейм, который выглядит так

customerId Date         Amount_Spent
123        01/01/2018   500
456        01/01/2018   250
123        02/01/2018   300
456        02/01/2018   100

Я хочу посчитать клиентов (отличных/не отличных), которые потратили более 200 за два дня подряд.

Так что я ожидаю получить

customerId Date1        Date2         Total_Amount_Spent
123        01/01/2018   02/01/2018    800

Может кто-то помочь мне с этим?

Khurram Majeed 10 дек. 2018, в 16:24

Источник

Теги:

python

pandas

dataframe

1 ответ

Ещё вопросы

W-B · Answer 1 · 2018-12-10T12-51-00.000Z

Существует две проверки, одна проверка различий в днях, а другая проверка суммы всегда больше 100, которая с использованием all, а затем обе ситуации удовлетворены, мы выбираем идентификатор.

s=df.groupby('customerId').agg({'Date':lambda x : (x.iloc[0]-x.iloc[-1]).days==-1,'Amount_Spent':lambda x : (x>100).all()}).all(1)
newdf=df.loc[df.customerId.isin(s.index),]
newdf
Out[1242]:
   customerId       Date  Amount_Spent
0         123 2018-01-01           500
2         123 2018-01-02           300

Используя groupby + agg снова, вы получите agg вам формат

newdf.groupby('customerId').agg({'Date':['first','last'],'Amount_Spent':'sum'})
Out[1244]: 
                 Date            Amount_Spent
                first       last          sum
customerId                                   
123        2018-01-01 2018-01-02          800

@wb Можете ли вы дать некоторые объяснения тому, что делает ваш первый блок кода?
@ проверяет две разные даты независимо от того, продолжено это или нет, и проверьте, чтобы все значения в группе были больше 100
@wb Можете ли вы проверить ваш код. Это не работает. Я пытался это исправить, но не повезло. пытаясь понять, как использовать лямбда в agg ().