每个用户每天的平均交易次数
Average number of transactions per user per day
我有一个交易数据框:
user_id mcc_code currency_rk transaction_amt transaction_dttm transaction_date
我想知道每天 user_id 的交易计数平均值,我该如何实现?我想我需要在其上标记继续日期范围和 groupby(因为 df 按 user_id 排序)。
假设您的数据框名为 df
,写作
new_df = df.group_by(["user_id", "day"]).loc[:, whatever_transaction_is].transform("count")
将为您提供用户每天的交易计数。取 new_df
的平均值将导致您想要的输出。
答案:
transactions.groupby(["user_id", "transaction_date"])['currency_rk'].count().groupby(['user_id']).mean()
我有一个交易数据框:
user_id mcc_code currency_rk transaction_amt transaction_dttm transaction_date
我想知道每天 user_id 的交易计数平均值,我该如何实现?我想我需要在其上标记继续日期范围和 groupby(因为 df 按 user_id 排序)。
假设您的数据框名为 df
,写作
new_df = df.group_by(["user_id", "day"]).loc[:, whatever_transaction_is].transform("count")
将为您提供用户每天的交易计数。取 new_df
的平均值将导致您想要的输出。
答案:
transactions.groupby(["user_id", "transaction_date"])['currency_rk'].count().groupby(['user_id']).mean()