カテゴリ1とカテゴリ2でイベント間の平均日数を計算する方法

Question

私は店舗や製品別に万引きイベントのテーブルを持っています。私はPythonを使用して製品ごとに万引きのイベントの平均日数を計算しようとしています。私のテーブルには、次のようになります。

Product Store Shoplifting date Times shoplifted 
1   A  8/28/2016   6 
2   A  8/28/2016   6 
3   A  8/28/2016   6 
2   B  8/22/2016   3 
1   B  8/22/2016   3 
3   B  8/22/2016   3 
1   C  8/18/2016   2 
3   C  8/18/2016   2 
4   C  8/18/2016   2 
1   A  8/18/2016   5 
3   A  8/18/2016   5 
1   B  8/16/2016   2 
1   A  8/14/2016   4 
4   C  8/13/2016   1 
3   A  8/12/2016   4 
2   A  8/12/2016   4 

製品1は8/22に8/28、8/18、および8/14（10日と盗難の間に4日間）にし、ストアBからA店から盗まれました8/16（8日）、平均（10 + 4 + 8）/ 3 = 7.33日であった。だから、製品1のために期待される結果は次のようになります。

Product Days between shoplifting 
1   7.33 

「タイムズは万引き」の欄には、ストアが万引きされた回数の累積数です。それは、万引きイベントごとに増加します。したがって、たとえば、8/28/2016年に、店Aは1番、2番、3番のアイテムを盗まれました。店が万引きされたのは6回目です。

商品による万引きの平均日数を計算しようとしています。私はループのためにたくさんのことを書いてきましたし、それはかなり面倒なので、私はそれを行うためのよりクリーンな方法を望んでいます。私はパンダにはそれほど精通していませんが、それはいくつかの便利な時間処理能力を持っていると信じています...？パンダでこの問題をどうやって解決しますか？それとも良い方法がありますか？

Answer 1

最初にデータフレームをShoplifting dateでソートしてから、各グループに対してdiffが時間デルタを表示し、meanが平均化します。

df.sort_values('Shoplifting date').groupby(
    'Product' 
)['Shoplifting date'].apply(lambda x: x.diff().mean()).dropna() 

Product 
1  0 days 
3  0 days 
582 10 days 
650 4 days 
Name: Shoplifting date, dtype: timedelta64[ns]