在客户数据中查找首次购买的月份
我创建了一个数据透视表，其中显示了每个客户每月的交易量。
打印起来很乱，所以这是屏幕截图：
您可以看到customer_id 1（红色），它们于2019年8月首次购买（绿色）。这意味着客户已经有12个月大了。从最近一个月开始倒数，我得到了12。
如何以编程方式为所有客户提取此信息？
我想添加一个名为tenure的额外列，该列计算客户在几个月中的年龄。
我想我应该尝试计算前进/后退的列数，直到找到第一个非'nan`数为止。
但是我不知道该怎么做。我在这里尝试了类似问题的一些建议。转置数据框并为每个客户使用Series.first_valid_index()，或混合使用df.isnull()和idxmax()，但我无法使其正常工作。
任何帮助表示赞赏。我敢肯定这很容易解决，但我迷路了。
我的样本df：
df.to_dict()
{'customer_id': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8, 8: 9, 9: 10},
'Jan 19': {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: nan,
5: nan,
6: nan,
7: nan,
8: nan,
9: nan},
'Feb 19': {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: nan,
5: nan,
6: nan,
7: nan,
8: 1.0,
9: nan},
'Mar 19': {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: nan,
5: nan,
6: nan,
7: nan,
8: nan,
9: nan},
'Apr 19': {0: nan,
1: 1.0,
2: 1.0,
3: nan,
4: nan,
5: nan,
6: nan,
7: nan,
8: nan,
9: nan},
'May 19': {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: nan,
5: nan,
6: 1.0,
7: nan,
8: nan,
9: nan},
'Jun 19': {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: nan,
5: nan,
6: nan,
7: nan,
8: nan,
9: nan},
'Jul 19': {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: 1.0,
4: nan,
5: nan,
6: 2.0,
7: nan,
8: nan,
9: 2.0},
'Aug 19': {0: 1.0,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: nan,
5: nan,
6: nan,
7: nan,
8: 1.0,
9: nan},
'Sep 19': {0: 2.0,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: nan,
5: nan,
6: nan,
7: nan,
8: nan,
9: nan},
'Oct 19': {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: nan,
5: 1.0,
6: nan,
7: nan,
8: 1.0,
9: nan},
'Nov 19': {0: 1.0,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: nan,
5: nan,
6: nan,
7: 1.0,
8: nan,
9: nan},
'Dec 19': {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: nan,
5: nan,
6: 1.0,
7: nan,
8: nan,
9: nan},
'Jan 20': {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: 1.0,
4: nan,
5: nan,
6: nan,
7: nan,
8: nan,
9: nan},
'Feb 20': {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: nan,
5: nan,
6: nan,
7: nan,
8: nan,
9: nan},
'Mar 20': {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: nan,
5: nan,
6: nan,
7: nan,
8: nan,
9: nan},
'Apr 20': {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: nan,
5: nan,
6: nan,
7: nan,
8: nan,
9: nan},
'May 20': {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: nan,
5: nan,
6: nan,
7: nan,
8: nan,
9: nan},
'Jun 20': {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: nan,
5: nan,
6: nan,
7: nan,
8: nan,
9: nan},
'Jul 20': {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: nan,
5: nan,
6: nan,
7: nan,
8: nan,
9: nan},
'Aug 20': {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: 1.0,
5: nan,
6: nan,
7: nan,
8: nan,
9: nan}}
2 个答案:
答案 0 :(得分：1)
d是您的字典，来自以下问题：
from itertools import count
df = pd.DataFrame(d).set_index('customer_id')
df['tenure'] = df.rename(columns=lambda x, c=count(len(df.columns)-1, -1): next(c)).idxmin(axis=1)
print(df)
打印：
Jan 19 Feb 19 Mar 19 Apr 19 May 19 Jun 19 Jul 19 Aug 19 Sep 19 Oct 19 Nov 19 Dec 19 Jan 20 Feb 20 Mar 20 Apr 20 May 20 Jun 20 Jul 20 Aug 20 tenure
customer_id
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 2.0 NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12
2 NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16
3 NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 0
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10
7 NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN 2.0 NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9
9 NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13
答案 1 :(得分：0)
想法将列转换为月份期间的数字，并用DataFrame.notna用DataFrame.idxmax测试第一个非缺失值，并添加了DataFrame.where，以避免在只有缺失值行的情况下匹配列。最后从索引的右侧vals值减去Series.rsub：
df = df.set_index('customer_id')
df1 = df.notna()
df1.columns = pd.to_datetime(df1.columns, format='%b %y').to_period('m').astype('int')
s = df1.idxmax(axis=1).where(df1.any(axis=1))
df['tenure'] = s.rsub(df1.columns[-1])
print (df)
Jan 19 Feb 19 Mar 19 Apr 19 May 19 Jun 19 Jul 19 Aug 19 \
customer_id
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0
2 NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN 2.0 NaN
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
9 NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN 1.0
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2.0 NaN
Sep 19 Oct 19 Nov 19 Dec 19 Jan 20 Feb 20 Mar 20 Apr 20 \
customer_id
1 2.0 NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6 NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN
8 NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN
9 NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
May 20 Jun 20 Jul 20 Aug 20 tenure
customer_id
1 NaN NaN NaN NaN 12
2 NaN NaN NaN NaN 16
3 NaN NaN NaN NaN 16
4 NaN NaN NaN NaN 13
5 NaN NaN NaN 1.0 0
6 NaN NaN NaN NaN 10
7 NaN NaN NaN NaN 15
8 NaN NaN NaN NaN 9
9 NaN NaN NaN NaN 18
10 NaN NaN NaN NaN 13
相关问题
最新问题
- 我写了这段代码，但我无法理解我的错误
- 我无法从一个代码实例的列表中删除 None 值，但我可以在另一个实例中。为什么它适用于一个细分市场而不适用于另一个细分市场？
- 是否有可能使 loadstring 不可能等于打印？卢阿
- java中的random.expovariate()
- Appscript 通过会议在 Google 日历中发送电子邮件和创建活动
- 为什么我的 Onclick 箭头功能在 React 中不起作用？
- 在此代码中是否有使用“this”的替代方法？
- 在 SQL Server 和 PostgreSQL 上查询，我如何从第一个表获得第二个表的可视化
- 每千个数字得到
- 更新了城市边界 KML 文件的来源？