给定以下数据框
user_ID product_id amount
1 456 1
1 87 1
1 788 3
1 456 5
1 87 2
... ... ...
第一列是客户的 ID,第二列是他购买的产品的 ID,“金额”表示当天购买的产品的数量(也考虑日期)。顾客每天可以购买任意数量的产品。
我想计算客户购买每种产品的总次数,所以我应用了groupby
df.groupby(['user_id','product_id'], sort=True).sum()
现在我想对每组中的金额总和进行排序。
有什么帮助吗?
Suppose df
is:
user_ID product_id amount
0 1 456 1
1 1 87 1
2 1 788 3
3 1 456 5
4 1 87 2
5 2 456 1
6 2 788 3
7 2 456 5
然后你可以使用,groupby
and sum
和以前一样,此外您还可以按两列对值进行排序[user_ID, amount]
and ascending=[True,False]
指的是用户的升序和每个用户的金额的降序:
new_df = df.groupby(['user_ID','product_id'], sort=True).sum().reset_index()
new_df = new_df.sort_values(by = ['user_ID', 'amount'], ascending=[True,False])
print(new_df)
Output:
user_ID product_id amount
1 1 456 6
0 1 87 3
2 1 788 3
3 2 456 6
4 2 788 3
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