Question

我正在筹集筹款流失预测问题。有一个付款表，列出捐助者在不同时间支付的款项。我需要找到每个捐助者最近支付的款项。以下是数据的快照。这里PAMT是付款; EXTRELNO是捐赠者代码，PID是唯一的支付ID; PAYTYPECD是付款方式（银行，永久订单等）;状态是付款状态（退款，正常付款，更正，召回）

        PID          PDATE     PAMT    EXTRELNO PAYTYPECD   STATUS
    0   38.0      1993-12-31    9.57    0000019         X        CO
   1    39.0      1993-12-31    41.32   0000020        X         CO
   2    40.0       1993-12-31   13.10   0000020         X       CO
   3    54091.0    1994-01-01   2.02    0000020        X        CO
   4    104480.0    1994-05-19  0.50    0000020         D       OK

我想找到每位捐赠者最近的付款。
捐赠频率
如何查找每种付款的频率＆amp;状态。

我已经尝试找出付款的最近日期。

df_pay.groupby('EXTRELNO').apply(lambda x: x['PDATE'].max()).reset_index()

但如何在该日期找到付款。请帮助解决这个问题和其他问题

Answer 1

1-解决方案可能是：

for g,f in df_pay.groupby('EXTRELNO'):
    print(f[f['PDATE'] == f['PDATE'].max()])

2-取决于频率的含义，但可能是：

 df_pay.groupby(['PDATE'])['PID'].count()

3-小调整：

df_pay.groupby(['PAYTYPECD','STATUS','PDATE'])['PID'].count()

Answer 2

1-查找每个捐赠者的最近交易

pd.DataFrame(df_pay.groupby('EXTRELNO').apply(lambda x: x['PDATE'].max()),columns=['recent_date'])

另一种方法

df_pay.sort_values(ascending=0, by='PDATE').groupby('EXTRELNO')['PDATE'].nth(0)

在python数据框中查找每个客户的最新付款

2 个答案: