答案 0 :(得分:4)
apply
+ groupby
获得一个输出
df.groupby('Orign').date.apply(lambda x : len(x)/x.nunique())
Out[331]:
Orign
1 3.666667
Name: date, dtype: float64
transform
+ groupby
分配给所有
df.groupby('Orign').date.transform(lambda x : len(x)/x.nunique())
Out[332]:
0 3.666667
1 3.666667
2 3.666667
3 3.666667
4 3.666667
5 3.666667
6 3.666667
7 3.666667
8 3.666667
9 3.666667
10 3.666667
Name: date, dtype: float64
示例数据输入
dict = {'Orign': [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1], 'date': ['A', 'A', 'A', 'B','B','C','C','C','C','C','C']}