Question

我有一个数据集，其中包含一个ID列，10个不同的常规服务列和1个高级服务列。一个人可能会多次进入，因此ID可以重复。在一个人的访问期间，他们还可以购买最多10项常规服务，以及一项高级服务。

我希望能够确定每个独特的人购买了最多的常规服务，以及他们也购买了最多的高级服务。如果常规或高级服务的任何服务模式都相同，那么任何服务都可以。

使用大熊猫，我的数据框如下所示：

ID    Service1    Service2    Service3 .... Service10    Premium
----------------------------------------------------------------
1     A           B           C             Z            XX
1     B           C           D             Y            XY
1     A           B           C             O            XX
2     R           S           T             B            XX

我尝试了df.mode（）和pd.Series.mode（），但是我一直遇到错误。我正在尝试生成一个唯一的客户端列表（按ID）以及所有列的模式。

我还需要单列模式。

这是针对常规服务的（需要查找10列以上的模式）：

def servicemode(group):
    svcs_cols = [group['Service1'],
               group['Service2'],
               group['Service3'],
               group['Service4'],
               group['Service5'],
               group['Service6'],
               group['Service7'],
               group['Service8'],
               group['Service9'],
               group['Service10']]
    return pd.concat(dx_cols).dropna(inplace=False).agg(lambda x: pd.Series.mode(x)[0])

df.groupby('ID').apply(servicemode)

这是针对高级服务的（需要在单列中找到模式）：

df.groupby('ID')['Premium'].agg(lambda x: pd.Series.mode(x)[0])

这是期望的结果：

ID    RegSvcMode    PremiumSvcMode
1     B             XX
2     R             XX

如果可能的话，我更喜欢使用大熊猫-任何建议将不胜感激。谢谢！

Answer 1

我不确定您的原始代码有什么问题，但这是一种解决方案：

if let cities = document.data()!["cities"] as? [[String:Any]] { // cities is obviously an array of dictionaries
   for city in cities { // don't use index based loops if you actually don't need the index
       if let cityName = city["cityName"] as? RemoteConfigValue {
          print(cityName.stringValue)
       }
   }
}

查找每个唯一值的多列模式

1 个答案: