PythonとPandas：カラム内の人数を日付で取得する

Question

私は基本的に3列のデータセットを持っています。

Restaurant | Customer | Date 

複数のレストラン、顧客および日付があります。 python/pandasの使用私は、少なくとも3回以上訪問した顧客の数を1つのレストランに、別々に3つ以上のレストランを訪問してみようとしています。 （例：3人の異なるレストランを訪問した1人）

レストランを3回以上訪問したユニークなデバイスの数も確認したいと思います。

これまでのところ私が持っている：

df.groupby(['Restaurant','name'])['date'].value_counts() 

私に日付が訪れ回のカウントを与えるが、私は日付の実際の数が訪れたいです。 （ユニークな日付）

ありがとうございました！私は十分に明確であることを望む。

Answer 1

ベリーPYのセットアップを使用する：

df = pd.DataFrame({'restaurant':['Freddys', 'Freddys', 'Jumpin Java', 'Freddys', 'Jumpin Java', 'Caffe Low', 'Kitchen 2'], 
        'customer': ['John', 'John', 'Paula', 'John', 'Justin', 'Paula', 'Paula'], 
        'date':['1-1-17', '1-2-17', '1-3-17', '1-4-17', '1-5-17', '1-6-17', '1-7-17']}) 

df_out = df.groupby('customer').agg({'customer':'size','restaurant':'nunique'}).rename(columns={'customer':'Num_Visits','restaurant':"Num_Restaurants"}) 

df_out.query('Num_Visits >= 3') 

出力：

  Num_Visits Num_Restaurants 
customer        
John    3    1 
Paula    3    3 

Answer 2

説明に合ったデータシナリオを設定します。

>>> df = pd.DataFrame({'restaurant':['Freddys', 'Freddys', 'Jumpin Java', 'Freddys', 'Jumpin Java', 'Caffe Low', 'Kitchen 2'], 
        'customer': ['John', 'John', 'Paula', 'John', 'Justin', 'Paula', 'Paula'], 
        'date':['1-1-17', '1-2-17', '1-3-17', '1-4-17', '1-5-17', '1-6-17', '1-7-17']}) 

    customer date restaurant 
0  John 1-1-17  Freddys 
1  John 1-2-17  Freddys 
2 Paula 1-3-17 Jumpin Java 
3  John 1-4-17  Freddys 
4 Justin 1-5-17 Jumpin Java 
5 Paula 1-6-17 Caffe Low 
6 Paula 1-7-17 Kitchen 2 

指定した条件を返す関数を作成します。

def get_eating_pattern(df): 
    for name in df.customer.unique(): 
     three_visits = 0 
     total_visits = 0 
     unique_rests = 0 

     three_visits = df.loc[df['customer'] == name]['restaurant'].value_counts()[0] 
     if '3' in str(three_visits): 
      print(name, 'went to the same restaurant 3 times.') 

     total_visits = df.loc[df['customer'] == name]['restaurant'].value_counts().sum() 
     unique_rests = df.loc[df['customer'] == name]['restaurant'].nunique() 

     if total_visits == 3 & unique_rests == 3: 
      print(name, 'went to 3 different restaurants.') 

テスト機能は、それは我々がdfの内容に基づいて、期待したものと一致することを確認します。

>>> get_eating_pattern(df=df) 
John went to the same restaurant 3 times. 
Paula went to 3 different restaurants.