查找客户在熊猫中连续活跃的最大月数

Question

我正在努力寻找客户在商店活动的最大连续月数。这是我掌握的数据。

+-----+---------+--------------+--------+-------------+
| Id  | t_year  | t_month_prx  | Store  | diff_months |
+-----+---------+--------------+--------+-------------+
|  1  |   2021  |        10.0  | A001   |         1.0 |
|  1  |   2022  |         1.0  | A001   |         1.0 |
|  1  |   2022  |         2.0  | A001   |         1.0 |
|  2  |   2021  |         1.0  | A001   |         1.0 |
|  2  |   2021  |         2.0  | A001   |         1.0 |
|  2  |   2021  |         3.0  | A001   |         1.0 |
|  2  |   2021  |         6.0  | A001   |         3.0 |
|  2  |   2021  |         7.0  | A001   |         1.0 |
|  2  |   2021  |         8.0  | A001   |         1.0 |
|  2  |   2021  |         9.0  | A001   |         1.0 |
|  2  |   2021  |        10.0  | A001   |         1.0 |
|  2  |   2022  |         1.0  | A001   |         1.0 |
|  2  |   2022  |         2.0  | A001   |         1.0 |
|  2  |   2021  |         1.0  | A002   |         1.0 |
|  2  |   2021  |         2.0  | A002   |         1.0 |
|  2  |   2021  |         3.0  | A002   |         1.0 |
|  2  |   2021  |         6.0  | A002   |         3.0 |
|  2  |   2021  |         7.0  | A002   |         1.0 |
|  2  |   2021  |         8.0  | A002   |         1.0 |
|  2  |   2021  |         9.0  | A002   |         1.0 |
|  2  |   2021  |        10.0  | A002   |         1.0 |
|  3  |   2021  |        10.0  | A002   |         1.0 |
|  3  |   2022  |         1.0  | A002   |         1.0 |
|  3  |   2022  |         2.0  | A002   |         1.0 |
+-----+---------+--------------+--------+-------------+

最初的问题是跳过两个月，所以我做了一个月的代理。因此，一年中有10个月，而不是12个月。

到目前为止，我尝试过的是：

df = df.sort_values(by=['Id','t_year','t_month_prx'], ascending = True).reset_index(drop=True)
df['diff_months'] = df.groupby(['Id', 't_year'])['t_month_prx'].diff()
df['diff_months'].fillna(method='bfill', inplace=True)

我得到这个结果

df_result = pd.DataFrame({
'Id': {0: 1,1: 1,2: 1,3: 2,4: 2,5: 2,6: 2,7: 2, 8: 2,9: 2, 10: 2, 11: 2, 12: 2},
't_year': {0: 2021, 1: 2022, 2: 2022, 3: 2021,4: 2021,5: 2021,6: 2021,7: 2021,8: 2021,9: 2021,10: 2021,11: 2022,12: 2022},
't_month_prx': {0: 10.0,1: 1.0,2: 2.0,3: 1.0,4: 2.0,5: 3.0,6: 6.0,7: 7.0,
8: 8.0,9: 9.0,10: 10.0,11: 1.0,12: 2.0},
'diff_months': {0: 1.0, 1: 1.0, 2: 1.0,3: 1.0,4: 1.0,5: 1.0,6: 3.0,7: 1.0,8: 1.0,9: 1.0,10: 1.0,11: 1.0, 12: 1.0}
})

然后最后我累了，数了数所有连续的1s

df.groupby([df['Id'], df['diff_months'].ne(df.groupby('Id')['diff_months'].shift(1)).cumsum()])['diff_months'].sum().groupby(level=0).max().reset_index(name='consecutive_month')

它给了我以下结果

pd.DataFrame({
'Id': {0: 1,1: 2},
'counts': {0: 3.0,1: 6.0}
})

但期望的输出是：

pd.DataFrame({'Id': [1,2, 2, 3], 'Store': ['A001','A001', 'A002', 'A002'], 'counts': [3, 7, 5, 3]})

看起来像：

Id Store  counts
0   1  A001       3
1   2  A001       7
2   2  A002       5
3   3  A002       3

所以，对于第二个客户，应该是7个月，因为我只计算1s，它跳过了3。类似地，可能存在多个较小的1序列，并且在这种情况下将不得不选择1的最大计数。我的方法好吗？你知道我如何计算可以跨越不同年份的连续月份吗？

Answer 1

您可以首先使用groupby+diff创建组(在任何给定的年份，要"连续"，年份之间的差异必须为1；必须为-9(。然后使用另一个groupby+size中的组来找到连续计数；则进行另一个CCD_ 8+CCD_

cols = ['Id', 'Store']
g = df.groupby(cols)
month_diff = g['t_month_prx'].diff()
year_diff = g['t_year'].diff()
nonconsecutive = ~((year_diff.eq(0) & month_diff.eq(1)) | (year_diff.eq(1) & month_diff.eq(-9)))
out = df.groupby([*cols, nonconsecutive.cumsum()]).size().droplevel(-1).groupby(cols).max().reset_index(name='counts')

输出：

Id Store  counts
0   1  A001       3
1   2  A001       7
2   2  A002       5
3   3  A002       3

Answer 2

此代码适用于给定的示例数据集：

df = df.sort_values(['Id','t_year','t_month_prx'])
gr = (df.groupby(['Store','Id']).
apply(lambda x: (~x['t_month_prx'].diff().isin([1,-9])).cumsum()).
reset_index(name='num'))
res = (gr.groupby(['Store','Id']).
apply(lambda x: x.num.value_counts().max()).
reset_index(name='counts'))
print(res)
'''
Store  Id  counts
0  A001   1       3
1  A001   2       7
2  A002   2       5
3  A002   3       3