首页 文章

熊猫：重新采样后计算唯一值

提问于
浏览 次
5

我刚刚开始使用Pandas并尝试组合：按日期对数据进行分组，并计算每组中的唯一值 .

这是我的数据：

User, Type
Datetime
2014-04-15 11:00:00, A, New
2014-04-15 12:00:00, B, Returning
2014-04-15 13:00:00, C, New
2014-04-20 14:00:00, D, New
2014-04-20 15:00:00, B, Returning
2014-04-20 16:00:00, B, Returning
2014-04-20 17:00:00, D, Returning

这就是我想要达到的目的：将日期时间索引重新采样到当天（我可以做），并计算每天的唯一用户 . 我对“类型”专栏并不感兴趣 .

Day, Unique Users
2014-04-15, 3
2014-04-20, 2

我正在尝试 df.user.resample('D', how='count').unique 但它似乎没有给我正确的答案 .

python pandas

2 回答

  • -1

    您无需进行重新取样即可在问题中获得所需的输出 . 我想你可以在 groupby 日期前完成：

    print df.groupby(df.index.date)['User'].nunique()

2014-04-15    3
2014-04-20    2
dtype: int64

    然后，如果您愿意，您可以重新计算以在计算唯一身份用户后填写时间序列差距：

    cnt = df.groupby(df.index.date)['User'].nunique()
cnt.index = cnt.index.to_datetime()
print cnt.resample('D')

2014-04-15     3
2014-04-16   NaN
2014-04-17   NaN
2014-04-18   NaN
2014-04-19   NaN
2014-04-20     2
Freq: D, dtype: float64
    回复于
  • 5

    我遇到了同样的问题 . Karl D的答案适用于某种重新索引 - 例如，日期 . 但是如果你想要索引怎么办？

    Jan 2014
Feb 2014
March 2014

    然后将其绘制为时间序列？

    这是我做的：

    df.user.resample('M',lambda x: x.nunique())
    回复于

相关问题