Question

我需要以累积为基础计算每日流失率，但是在尝试了多种使用groupby date方法的方法之后。我仍然无法这样做。

我已经尝试过多种方法来更改日期。我尝试使用这种方法来获取日期，以便只能使用日期中的日期，但是它不起作用。

df['Day'] = df['Game_Play_Date'].apply(lambda x: x.days)

错误是：-即使使用pd.to_datetime方法并使用dt.days访问器，“时间戳记”对象也没有属性“ days”。

df_ch = df.groupby('Game_Play_DayofMonth')[['pid1', 'pid2']]

以数字61882、122654表示日期的值。

我在其他列上有类似的数据

Date        PID1    PID2
01-06-19    xa  xs
01-06-19    xb  xa
01-06-19    xc  xv
02-06-19    xd  xb
02-06-19    xe  xr
02-06-19    xf  xe

我需要这样的结果，以便我也可以看到回程球员的数量。

Date            ID
01-06-19    xa
01-06-19    xb
01-06-19    xc
01-06-19    xs
01-06-19    xv
02-06-19    xd
02-06-19    xe
02-06-19    xf
02-06-19    xr
02-06-19    xb

Answer 1

使用pd.melt：

print(pd.melt(df, 'Date').iloc[:, [0, 2]].sort_values(by='Date').drop_duplicates().reset_index(drop=True))

或使用pd.DataFrame.melt：

print(df.melt('Date').iloc[:, [0, 2]].sort_values(by='Date').drop_duplicates().reset_index(drop=True))

两个输出：

       Date value
0  01-06-19    xa
1  01-06-19    xb
2  01-06-19    xc
3  01-06-19    xs
4  01-06-19    xv
5  02-06-19    xd
6  02-06-19    xe
7  02-06-19    xf
8  02-06-19    xb
9  02-06-19    xr

使用每月日期的累积流失率计算-主要日期发布

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