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pandas - 熊猫中唯一值的累积计数

问题描述

我想每周从熊猫帧中的列中累积计算唯一值。例如，假设我有这样的数据：

df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,2,2],'module_id':['A','B','A','A','B','C']})

+---+---------+------+-----------+
|   | user_id | week | module_id |
+---+---------+------+-----------+
| 0 |       1 |    1 |         A |
| 1 |       1 |    1 |         B |
| 2 |       1 |    2 |         A |
| 3 |       2 |    1 |         A |
| 4 |       2 |    2 |         B |
| 5 |       2 |    2 |         C |
+---+---------+------+-----------+

我想要的是每周的唯一 module_id 数量的运行计数，即如下所示：

+---+---------+------+-------------------------+
|   | user_id | week | cumulative_module_count |
+---+---------+------+-------------------------+
| 0 |       1 |    1 |                       2 |
| 1 |       1 |    2 |                       2 |
| 2 |       2 |    1 |                       1 |
| 3 |       2 |    2 |                       3 |
+---+---------+------+-------------------------+

将其作为循环执行很简单，例如，这有效：

running_tally = {}
result = {}
for index, row in df.iterrows():
    if row['user_id'] not in running_tally:
        running_tally[row['user_id']] = set()
        result[row['user_id']] = {}
    running_tally[row['user_id']].add(row['module_id'])
    result[row['user_id']][row['week']] = len(running_tally[row['user_id']])
print(result)

{1: {1: 2, 2: 2}, 2: {1: 1, 2: 3}}

但是我的真实数据框很大，所以我想要一个矢量化算法而不是循环。

这里有一个类似的听起来的问题，但是看着接受的答案（这里），原始海报不希望像我一样累积地跨日期的唯一性。

我将如何在熊猫中进行矢量化？

标签： pandas

解决方案

想法是list按两列为每个组创建 s，然后np.cumsum用于累积列表，最后将值转换为集合并获取长度：

df1 = (df.groupby(['user_id','week'])['module_id']
         .apply(list)
         .groupby(level=0)
         .apply(np.cumsum)
         .apply(lambda x: len(set(x)))
         .reset_index(name='cumulative_module_count'))

print (df1)
   user_id  week  cumulative_module_count
0        1     1                        2
1        1     2                        2
2        2     1                        1
3        2     2                        3

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