[Python] 100 Schläge auf Data Science (strukturierte Datenverarbeitung) 025 Erläuterung

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Problem

P-025: Suchen Sie für den Datenrahmen für Belegdetails (df_receipt) das älteste Verkaufsdatum (sales_ymd) für jede Kunden-ID (customer_id) und zeigen Sie 10 Artikel an.

Antworten

Code


df_receipt.groupby('customer_id').sales_ymd.min().reset_index().head(10)

Ausgabe

customer_id sales_ymd
0 CS001113000004 20190308
1 CS001114000005 20180503
2 CS001115000010 20171228
3 CS001205000004 20170914
4 CS001205000006 20180207
5 CS001211000025 20190322
6 CS001212000027 20170127
7 CS001212000031 20180906
8 CS001212000046 20170811
9 CS001212000070 20191018

Kommentar

** - Wird verwendet, wenn Sie Daten mit demselben Wert gemeinsam in Pandas 'DataFrame / Series verarbeiten und die Summe oder den Durchschnitt der Daten mit demselben Wert überprüfen möchten. -'Groupby 'wird verwendet, wenn Sie Daten mit demselben Wert oder derselben Zeichenfolge erfassen und allgemeine Operationen (Summe, Durchschnitt usw.) für denselben Wert oder dieselbe Zeichenfolge ausführen möchten.

Code


df_receipt.groupby('customer_id').agg({'sales_ymd':'min'}).reset_index().head(10)

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