熊猫 - 获得每个美国的每周平均值

Question

我想弄清楚如何用一个代表游戏玩家的数据帧，这个数据框有唯一的用户和特定用户活跃的每一天的记录。在

我试图获得不同用户生存期内每周的平均播放时间和平均移动时间。在

（周由用户的第一条记录定义，即如果用户的第一条记录是1月3日，那么他们的第一周从那时开始，第二周从1月10日开始）。在

示例

userid                          date          secondsPlayed   movesMade
++/acsbP2NFC2BvgG1BzySv5jko=    2016-04-28    413.88188       85
++/acsbP2NFC2BvgG1BzySv5jko=    2016-05-01    82.67343        15
++/acsbP2NFC2BvgG1BzySv5jko=    2016-05-05    236.73809       39
++/acsbP2NFC2BvgG1BzySv5jko=    2016-05-10    112.69112       29
++/acsbP2NFC2BvgG1BzySv5jko=    2016-05-11    211.42790       44
-----------------------------------CONT----------------------------------
++/8ij1h8378h123123koF3oer1    2016-05-05     200.73809       11
++/8ij1h8378h123123koF3oer1    2016-05-10     51.69112        14
++/8ij1h8378h123123koF3oer1    2016-05-14     65.42790        53

最终结果如下表所示：

^{pr2}$

失败的尝试#1:

到目前为止，我尝试了很多不同的方法，但我创建的最有用的数据帧是：

    df_grouped = df.groupby('userid').apply(lambda x: x.set_index('date').resample('1D').first().fillna(0))
    df_result = df_grouped.groupby(level=0)['secondsPlayed'].apply(lambda x: x.rolling(min_periods=1, window=7).mean()).reset_index(name='secondsPlayed_week')

这是一个非常缓慢和浪费的计算，但仍然可以作为中间步骤使用。在

userid                          date        secondsPlayed_w
++/acsbP2NFC2BvgG1BzySv5jko=    2016-04-28  4.138819e+02
++/acsbP2NFC2BvgG1BzySv5jko=    2016-04-29  2.069409e+02    
++/acsbP2NFC2BvgG1BzySv5jko=    2016-04-30  1.379606e+02    
++/acsbP2NFC2BvgG1BzySv5jko=    2016-05-01  1.241388e+02    
++/acsbP2NFC2BvgG1BzySv5jko=    2016-05-02  9.931106e+01    
++/acsbP2NFC2BvgG1BzySv5jko=    2016-05-03  8.275922e+01    
++/acsbP2NFC2BvgG1BzySv5jko=    2016-05-04  7.093647e+01    
++/acsbP2NFC2BvgG1BzySv5jko=    2016-05-05  4.563022e+01

失败的尝试#2:

df_result = (df
    .reset_index()
    .set_index("date")
    .groupby(pd.Grouper(freq='W'))).agg({"userid":"first", "secondsPlayed":"sum", "movesUsed":"sum"})
    .reset_index()

这给了我以下的数据帧，它的错误是没有按userid分组（NaN问题很容易解决）。在

date        userid                        secondsPlayed_w   movesMade_w
2016-04-10  +1kexX0Yk2Su639WaRKARcwjq5g=    2.581356e+03    320
2016-04-17  +1kexX0Yk2Su639WaRKARcwjq5g=    4.040738e+03    615
2016-04-24   NaN                             0.000000e+00   0
2016-05-01  ++RBPf9KdTK6pTN+lKZHDLCXg10=    1.644130e+05    17453
2016-05-08  ++DndI7do036eqYh9iW7vekAnx0=    3.775905e+05    31997
2016-05-15  ++NjKpr/vyxNCiYcmeFK9qSqD9o=    4.993430e+05    34706
2016-05-22  ++RBPf9KdTK6pTN+lKZHDLCXg10=    3.940408e+05    23779

立即思考：

使用按两列分组的groupby可以解决这个问题吗。但对于这个特殊的问题，我一点也不知道该怎么做。在

Answer 1

更新

试试看

df1 = pd.DataFrame(index=pd.date_range('2015-04-24', periods = 50)).assign(value=1)
df2 = pd.DataFrame(index=pd.date_range('2015-04-28', periods = 50)).assign(value=1)

df3 = pd.concat([df1,df2], keys=['A','B'])

df3 = df3.rename_axis(['user','date']).reset_index()

df3.groupby('user').apply(lambda x: x.resample('7D', on='date').sum())

输出：

^{pr2}$

Answer 2

您可以创建一个新的id帮助groupby

df.date=pd.to_datetime(df.date)
df['Newweeknumber']=df.groupby('userid').date.diff().dt.days.cumsum().fillna(0)//7# get the week number by the first date of each id
df.groupby(['userid','Newweeknumber']).agg({"userid":"first", "secondsPlayed":"sum", "movesMade":"sum"})