Question

我有一个包含以下列的事务表：customer_id，transaction_id，month

我想编写一个与SQL中的以下内容等效的查询：

SELECT min(month) as first_month, max(month) as last_month
FROM transactions
GROUP BY customer_id

在pandas中，我似乎只能汇总每一列，例如以下查询只会返回一个月的列：

transactions.groupby('customer_id').aggregate({ 'Month' : 'min', 'Month' : 'max'})

任何想法我怎样才能做到这一点？

Answer 1

您可以使用：

transactions.groupby('customer_id').aggregate({ 'Month' : ['min', 'max']})

样品：

transactions = pd.DataFrame({'customer_id':[1,2,3,1,2,1],
                   'Month':      [4,5,6,1,1,3]})

print (transactions)
   Month  customer_id
0      4            1
1      5            2
2      6            3
3      1            1
4      1            2
5      3            1

df = transactions.groupby('customer_id').aggregate({ 'Month' : ['min', 'max']})
print (df)
            Month    
              min max
customer_id          
1               1   4
2               1   5
3               6   6

更快的解决方案是：

g = transactions.groupby('customer_id')['Month']
print (pd.concat([g.min(), g.max()], axis=1, keys=['min','max']))

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