Question

我的数据框（DF）看起来像这样

Customer_number Store_number   year   month   last_buying_date1  amount     
     1             20          2014    10      2015-10-07        100
     1             20          2014    10      2015-10-09        200
     2             20          2014    10      2015-10-20        100
     2             10          2014    10      2015-10-13        500

我希望得到像这样的输出

 year   month  sum_purchase count_purchases distinct customers 
 2014    10       900          4                  3

如何使用Agg和group by获得这样的输出。我目前正在使用一个两步小组，但正在努力获得独特的客户。这是我的方法

#### Step 1 - Aggregating everything at customer_number, store_number level
aggregations = {
    'amount': 'sum',       
    'last_buying_date1': 'count',
    }
grouped_at_Cust = DF.groupby(['customer_number','store_number','month','year']).agg(aggregations).reset_index()
grouped_at_Cust.columns =   ['customer_number','store_number','month','year','total_purchase','num_purchase']


#### Step2 - Aggregating at year month level 


aggregations = {
    'total_purchase': 'sum',       
    'num_purchase': 'sum',
     size
    }

Monthly_customers =       grouped_at_Cust.groupby(['year','month']).agg(aggregations).reset_index()
Monthly_customers.colums = ['year','month','sum_purchase','count_purchase','distinct_customers']

我的斗争是第二步。如何在第二个聚合步骤中包含大小？

Answer 1

您可以使用groupby.agg并提供函数nunique来返回组中唯一客户ID的数量。

df_grp = df.groupby(['year', 'month'], as_index=False)                                 \
           .agg({'purchase_amt':['sum','count'], 'Customer_number':['nunique']})

df_grp.columns = map('_'.join, df_grp.columns.values)

df_grp

请注意，在执行groupby操作时，您尝试对它们进行不同的分组（省略某些列）：

df_grp_1 = df.groupby(['year', 'month']).agg({'purchase_amt':['sum','count']})       

df_grp_2 = df.groupby(['Store_number', 'month', 'year'])['Customer_number'].agg('nunique')

获取包含执行agg操作的多索引列的第一级：

df_grp_1.columns = df_grp_1.columns.get_level_values(1)

将它们合并回用于对它们进行分组的列的交集处：

df_grp = df_grp_1.reset_index().merge(df_grp_2.reset_index().drop(['Store_number'], 
                                      axis=1), on=['year', 'month'], how='outer')

将列重命名为新列：

d = {'sum': 'sum_purchase', 'count': 'count_purchase', 'nunique': 'distinct_customers'}  

df_grp.columns = [d.get(x, x) for x in df_grp.columns]
df_grp

如何在pandas中获得不同的密钥计数以及其他聚合

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