Pandas 按组计算过去 n 天内发生的事件次数

我有按 id 发生的事件表。如何计算过去 n 天内每种事件类型在当前行之前发生的次数？

例如，事件列表如下：

df = pd.DataFrame([{'id': 1, 'event_day': '2016-01-01', 'event_type': 'type1'},
{'id': 1, 'event_day': '2016-01-02', 'event_type': 'type1'},
{'id': 2, 'event_day': '2016-02-01', 'event_type': 'type2'},
{'id': 2, 'event_day': '2016-02-15', 'event_type': 'type3'},
{'id': 3, 'event_day': '2016-01-06', 'event_type': 'type3'},
{'id': 3, 'event_day': '2016-03-11', 'event_type': 'type3'},])
df['event_day'] = pd.to_datetime(df['event_day'])
df = df.sort_values(['id', 'event_day'])

or:

   event_day event_type  id
0 2016-01-01      type1   1
1 2016-01-02      type1   1
2 2016-02-01      type2   2
3 2016-02-15      type3   2
4 2016-01-06      type3   3
5 2016-03-11      type3   3

by id我想数一下每次的次数event_type过去 n 天内发生在当前行之前。例如，在第 3 行 id=2 中，那么在事件历史记录中的该点之前（但不包括），id 2 的事件类型 1、2 和 3 在过去 n 天内发生了多少次？

所需的输出如下所示：

    event_day   event_type  event_type1_in_last_30days  event_type2_in_last_30days  event_type3_in_last_30days  id
0   2016-01-01  type1       0                           0                           0                           1
1   2016-01-02  type1       1                           0                           0                           1
2   2016-02-01  type2       0                           0                           0                           2
3   2016-02-15  type3       0                           1                           0                           2
4   2016-01-06  type3       0                           0                           0                           3
5   2016-03-11  type3       0                           0                           0                           3

res = ((((df['event_day'].values >= df['event_day'].values[:, None] - pd.to_timedelta('30 days')) 
        & (df['event_day'].values < df['event_day'].values[:, None]))
        & (df['id'].values == df['id'].values[:, None]))
        .dot(pd.get_dummies(df['event_type'])))
res
Out: 
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]])

第一部分是生成矩阵，如下所示：

(df['event_day'].values >= df['event_day'].values[:, None] - pd.to_timedelta('30 days'))
Out: 
array([[ True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [False,  True,  True,  True,  True,  True],
       [False, False,  True,  True, False,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [False, False, False,  True, False,  True]], dtype=bool)

它是一个 6x6 矩阵，每一行都会与其他行进行比较。它利用 NumPy 的广播进行成对比较（.values[:, None]添加另一个轴）。为了使其完整，我们需要检查该行是否比另一行出现得早：

(((df['event_day'].values >= df['event_day'].values[:, None] - pd.to_timedelta('30 days')) 
   & (df['event_day'].values < df['event_day'].values[:, None])))
Out: 
array([[False, False, False, False, False, False],
       [ True, False, False, False, False, False],
       [False,  True, False, False,  True, False],
       [False, False,  True, False, False, False],
       [ True,  True, False, False, False, False],
       [False, False, False,  True, False, False]], dtype=bool)

另一个条件是关于 id 的。使用类似的方法，您可以构造一个成对比较矩阵，显示 id 何时匹配：

(df['id'].values == df['id'].values[:, None])
Out: 
array([[ True,  True, False, False, False, False],
       [ True,  True, False, False, False, False],
       [False, False,  True,  True, False, False],
       [False, False,  True,  True, False, False],
       [False, False, False, False,  True,  True],
       [False, False, False, False,  True,  True]], dtype=bool)

它成为了：

(((df['event_day'].values >= df['event_day'].values[:, None] - pd.to_timedelta('30 days')) 
    & (df['event_day'].values < df['event_day'].values[:, None]))
    & (df['id'].values == df['id'].values[:, None]))
Out: 
array([[False, False, False, False, False, False],
       [ True, False, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False, False],
       [False, False,  True, False, False, False],
       [False, False, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False, False]], dtype=bool)

最后，您希望查看每种类型的信息，以便可以使用 get_dummies：

pd.get_dummies(df['event_type'])
Out: 
   type1  type2  type3
0    1.0    0.0    0.0
1    1.0    0.0    0.0
2    0.0    1.0    0.0
3    0.0    0.0    1.0
4    0.0    0.0    1.0
5    0.0    0.0    1.0

如果将结果矩阵与该矩阵相乘，它应该给出每种类型满足该条件的行数。您可以将结果数组传递给 DataFrame 构造函数并连接：

pd.concat([df, pd.DataFrame(res, columns = ['e1', 'e2', 'e3'])], axis=1)
Out: 
   event_day event_type  id   e1   e2   e3
0 2016-01-01      type1   1  0.0  0.0  0.0
1 2016-01-02      type1   1  1.0  0.0  0.0
2 2016-02-01      type2   2  0.0  0.0  0.0
3 2016-02-15      type3   2  0.0  1.0  0.0
4 2016-01-06      type3   3  0.0  0.0  0.0
5 2016-03-11      type3   3  0.0  0.0  0.0