我有一个包含年季度(例如 2015-Q4)、customer_ID 和预订金额以及许多其他目前不相关的列的数据框。我想创建一个列,其中包含每位客户的首次预订时间。我试过这个:
alldata.sort_values(by=['Total_Apps_Reseller_Bookings_USD', 'Year_Quarter'],
ascending=[1, 1],
inplace=True)
first_q = alldata[['Customer_ID', 'Year_Quarter']].groupby(by='Customer_ID').first()
但我不确定它是否有效。
此外,我还想有另一列告诉我在第一次预订后多少个季度进行了预订。我使用替换和字典失败了,所以我使用了合并。我为预订的每个季度和上面的第一季度创建一个数字 ID,然后将两者相减:
q_booking_num = pd.DataFrame({'Year_Quarter': x, 'First_Quarter_id': np.arange(28)})
alldata = pd.merge(alldata, q_booking_num, on='Year_Quarter', how='outer')
q_first_num = pd.DataFrame({'First_Quarter': x, 'First_Quarter_id': np.arange(28)})
alldata = pd.merge(alldata, q_first_num, on='First_Quarter', how='outer')
这似乎根本没有用,因为我看到“第一季度”是在一些已经完成的预订之后。
最佳答案
您需要指定使用哪一列来获取第一个值:
first_q = (alldata[['Customer_ID','Year_Quarter']]
.groupby(by='Customer_ID')
.Year_Quarter
.first()
)
以下是三个客户的一些示例数据:
df = pd.DataFrame({'customer_ID': [1,
2, 2,
3, 3, 3],
'Year_Quarter': ['2010-Q1',
'2010-Q1', '2011-Q1',
'2010-Q1', '2011-Q1', '2012-Q1'],
'Total_Apps_Reseller_Bookings_USD': [1,
2, 3,
4, 5, 6]})
下面,我将文本季度(例如“2010-Q1”)转换为数字等价物,方法是采用字符的第一个整数值 (df.Year_Quarter.str[:4].astype(int)
)。然后我将它乘以四并加上季度的值。此值仅用于差分以确定自第一个订单以来的季度总数。
接下来,我在 groupby
上使用 transform
来获取我们刚刚计算的这些季度的最小值。使用 transform
使此值保持与原始数据帧相同的形状。
然后我将 quarters_since_first_order
计算为季度与第一季度之间的差值。
df['quarters'] = df.Year_Quarter.str[:4].astype(int) * 4 + df.Year_Quarter.str[-1].astype(int)
first_order_quarter_no = df.groupby('customer_ID').quarters.transform(min)
df['quarters_since_first_order'] = quarters - first_order_quarter_no
del df['quarters'] # Clean-up.
>>> df
Total_Apps_Reseller_Bookings_USD Year_Quarter customer_ID quarters_since_first_order
0 1 2010-Q1 1 0
1 2 2010-Q1 2 0
2 3 2011-Q1 2 4
3 4 2010-Q1 3 0
4 5 2011-Q1 3 4
5 6 2012-Q1 3 8
关于python - 查找数据框中第一次出现的值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34281260/