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python - 计算同一列之间的差异，在python中由另一列分组的连续行

问题描述

我有一个包含 2 列的数据框：UserProductCombo、OrderDates。我为每个用户/产品组有多个订单日期（每组 1 到 5 个日期）。

我已按降序对数据进行排序，以获得每个组的最高订单日期。

我想计算每个组的订单日期之间的差异，并将它们放在我的数据框中的一个新列中（IN DAYS）。

（即 OrderDate1-OrderDate2、OrderDate1-OrderDate3、OrderDate1-OrderDate4、OrderDate1-OrderDate5） 如果不超过 2 个订单存在，我希望它移动到下一组。

样本数据：

>>> bf_recency
        UserProduct               OrderDates
0   12111211/123232  2020-03-12 17:19:16.103
1   12111211/123232  2020-03-12 18:10:45.974
2   12111211/123232  2020-03-11 17:19:16.103
3   12111211/123232  2020-03-10 18:10:45.974
4   12111211/123232  2020-03-10 18:10:45.974
5   165870101/73066  2020-03-12 19:49:15.752

预期输出：

        UserProduct               diff(in days)
0   12111211/123232               N/A
1   12111211/123232               0
2   12111211/123232               1
3   12111211/123232               2
4   12111211/123232               2
5   165870101/73066               N/A

到目前为止，我有这个：

df_frequency =  df.groupby(["UserProduct"])['ORDER_DATE'].nlargest(5).reset_index(name ='OrderDates') 

df_frequency.sort_values(by=['OrderDates'],inplace=True, ascending=False)

df_freq = df_frequency.groupby(['UserProduct'])['OrderDates'].transform(lambda x: x.diff())  #STUCK HERE

标签： pythonpython-3.xpandasdategroup-by

解决方案

你可以这样做：

In [500]: df                                                                                                                                                                                                
Out[500]: 
       UserProduct              OrderDates
0  12111211/123232 2020-03-12 17:19:16.103
1  12111211/123232 2020-03-12 18:10:45.974
2  12111211/123232 2020-03-11 17:19:16.103
3  12111211/123232 2020-03-10 18:10:45.974
4  12111211/123232 2020-03-10 18:10:45.974
5  165870101/73066 2020-03-12 19:49:15.752

In [575]: df['diff(in days)'] = 0
In [583]: grp = df.groupby('UserProduct')['OrderDates']
In [576]: for i, group in grp:  
     ...:     df["diff(in days)"][df.index.isin(group.index)] = group.sub(group.iloc[0])
     ...: 
In [581]: df['diff(in days)'] = df['diff(in days)'].dt.days.abs()                                                                                                                                           

In [582]: df                                                                                                                                                                                                
Out[582]: 
       UserProduct              OrderDates  diff(in days)
0  12111211/123232 2020-03-12 17:19:16.103              0
1  12111211/123232 2020-03-12 18:10:45.974              0
2  12111211/123232 2020-03-11 17:19:16.103              1
3  12111211/123232 2020-03-10 18:10:45.974              2
4  12111211/123232 2020-03-10 18:10:45.974              2
5  165870101/73066 2020-03-12 19:49:15.752              0

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