我有一个超过 500K 行和 20 列的数据框。我试图根据 date_received 列确定 personId 接收某些内容的频率，所有其他列与此任务无关，但对后续任务有用。
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| personId | date_Recieved |
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| 1 | 2 feb 2016 |
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| 1 | 4 feb 2016 |
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| 1 | 6 feb 2016 |
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| 2 | 10 dec 2016 |
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| 2 | 1 jan 2017 |
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| 2 | 20 jan 2017 |
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date_received 的类型为 pandas.tslib.Timestamp 我正在寻找这样的东西:
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| personId | Frequency |
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| 1 | 2 days |
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| 2 | 20.5 days |
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因此，一般来说，第一个人每 2 天就会收到一些东西，第二个人每 20.5 天就会收到一些东西。
我尝试使用 groupby 函数，但仍然无法通过我的数据帧获得响应。
有人可以帮我解决这个问题吗？
最佳答案
使用groupby和lambda
df.groupby('personId').date_Recieved.apply(lambda x: x.diff().dropna().mean())
personId
1 2 days 00:00:00
2 20 days 12:00:00
Name: date_Recieved, dtype: timedelta64[ns]
设置
txt = """
personId date_Recieved
1 2 feb 2016
1 4 feb 2016
1 6 feb 2016
2 10 dec 2016
2 1 jan 2017
2 20 jan 2017
"""
df = pd.read_csv(StringIO(txt), sep='\s{2,}', engine='python', parse_dates=[1])
关于python - 如何计算Python中groupby日期的平均值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41455272/