按第二个系列中的值计算客户数量

Question

我已经将一个客户列表导入到python中以运行一些RFM分析，这为RFM类的数据添加了一个新字段，所以现在我的数据如下所示：

                                   customer RFMClass
    0  0001914f-4655-4148-a1dc-1f25ca6d1f15      343
    1  0002e50a-5551-4d9a-8734-76307dfe2131      341
    2  00039977-512e-47ad-b929-170f18a1b14a      442
    3  000693ff-2c61-425c-97c1-0286c874dd2f      443
    4  00095dc2-7f37-48b0-894f-910d90cbbee2      142
    5  000b748b-7ea0-48f2-a875-5f6cb95561d9      141
...

我想绘制一个直方图，显示每个RFM类中的客户数量，如何计算每个类别中不同客户ID的数量？

我尝试在1的每一行添加一个summary['number'] = 1，认为可能更容易计算这些而不是客户ID，因为这些已在我的代码中被删除，但我无法弄清楚如何对每个RFM类进行求和。

关于我如何做到这一点的任何想法？

Answer 1

我通过在我的RFM课程中使用.groupby并对“＆＃39;数字”进行求和来解决这个问题。我分配到每一行：

byhour = df.groupby(['Hour']).agg({'Orders': 'sum'})

print(byhour)

然后产生所需的输出：

      Orders
Hour        
0        902
1        438
2        307
3        162
4        149
5        233
6        721