使用以下 python pandas 数据框“df”:
Customer_ID | Transaction_ID | Item_ID
ABC 2017-04-12-333 X8973
ABC 2017-04-12-333 X2468
ABC 2017-05-22-658 X2906
ABC 2017-05-22-757 X8790
ABC 2017-07-13-864 X8790
BCD 2017-08-11-879 X2346
BCD 2017-08-11-879 X2468
我想按日期计算客户的第一笔交易、第二笔交易等列中表示的交易。 (如果同一天有两笔交易，我把它们算作同一次交易，因为我没有时间，所以我不知道哪一笔先到——基本上把它们当作一笔交易)。
#get the date out of the Transaction_ID string
df['date'] = pd.to_datetime(df.Transaction_ID.str[:10])
#calculate the transaction number
df['trans_nr'] = df.groupby(['Customer_ID',"Transaction_ID", df['date'].dt.year]).cumcount()+1
不幸的是，这是我上面代码的输出:
Customer_ID | Transaction_ID | Item_ID | date | trans_nr
ABC 2017-04-12-333 X8973 2017-04-12 1
ABC 2017-04-12-333 X2468 2017-04-12 2
ABC 2017-05-22-658 X2906 2017-05-22 1
ABC 2017-05-22-757 X8790 2017-05-22 1
ABC 2017-07-13-864 X8790 2017-07-13 1
BCD 2017-08-11-879 X2346 2017-08-11 1
BCD 2017-08-11-879 X2468 2017-08-11 2
这是不正确的，这是我正在寻找的正确输出:
Customer_ID | Transaction_ID | Item_ID | date | trans_nr
ABC 2017-04-12-333 X8973 2017-04-12 1
ABC 2017-04-12-333 X2468 2017-04-12 1
ABC 2017-05-22-658 X2906 2017-05-22 2
ABC 2017-05-22-757 X8790 2017-05-22 2
ABC 2017-07-13-864 X8790 2017-07-13 3
BCD 2017-08-11-879 X2346 2017-08-11 1
BCD 2017-08-11-879 X2468 2017-08-11 1
也许逻辑应该只基于 Customer_ID 和日期(没有 Transaction_ID)？
我试过了
df['trans_nr'] = df.groupby(['Customer_ID','date').cumcount()+1
但它也算错了。
最佳答案
让我们试试:
df['trans_nr'] = df.groupby(['Customer_ID', df['date'].dt.year])['date']\
.transform(lambda x: (x.diff() != pd.Timedelta('0 days')).cumsum())
输出:
Customer_ID Transaction_ID Item_ID date trans_nr
0 ABC 2017-04-12-333 X8973 2017-04-12 1
1 ABC 2017-04-12-333 X2468 2017-04-12 1
2 ABC 2017-05-22-658 X2906 2017-05-22 2
3 ABC 2017-05-22-757 X8790 2017-05-22 2
4 ABC 2017-07-13-864 X8790 2017-07-13 3
5 BCD 2017-08-11-879 X2346 2017-08-11 1
6 BCD 2017-08-11-879 X2468 2017-08-11 1
关于Python Pandas 不正确的日期计数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46792634/