我需要做一些非常具体的事情，我正在努力以好的方式来做，尤其是我希望它得到优化。
所以我有一个看起来像这样的DataFrame：
v = ["x","y","z"][rand(1:3, 10)]
df = DataFrame(Any[collect(1:10), v, rand(10)], [:USER_ID, :GENRE_MAIN, :TOTAL_LISTENED])
Row │ USER_ID GENRE_MAIN TOTAL_LISTENED
│ Int64 String Float64
─────┼─────────────────────────────────────
1 │ 1 x 0.237186
12 │ 1 y 0.237186
13 │ 1 x 0.254486
2 │ 2 z 0.920804
3 │ 3 y 0.140626
4 │ 4 x 0.653306
5 │ 5 x 0.83126
6 │ 6 x 0.928973
7 │ 7 y 0.519728
8 │ 8 x 0.409969
9 │ 9 z 0.798064
10 │ 10 x 0.701332
我想按用户聚合它(我每个user_id有很多行(，并进行许多计算
我需要计算前1、2、3、4、5的流派、专辑名称、每个用户id的艺术家名称及其各自的值(对应的total_listened(，它必须是这样的：
USER_ID │ ALBUM1_NAME │ ALBUM2_NAME | ALBUM1_NAME_VALUE | ALBUM2_NAME_VALUES | ......│ GENRE1 │ GENRE2
每个user_id一行。
我得到了这个解决方案，它符合我想要的90%，但我不能修改它，也包括total_listened:的值
using DataFrames, Pipe, Random, Pkg
Pkg.activate(".")
Pkg.add("DataFrames")
Pkg.add("Pipe")
Random.seed!(1234)
df = DataFrame(USER_ID=rand(1:10, 80),
GENRE_MAIN=rand(string.("genre_", 1:6), 80),
ALBUM_NAME=rand(string.("album_", 1:6), 80),
ALBUM_ARTIST_NAME=rand(string.("artist_", 1:6), 80))
function top5(sdf, col, prefix)
return @pipe groupby(sdf, col) |>
combine(_, nrow) |>
sort!(_, :nrow, rev=true) |>
first(_, 5) |>
vcat(_[!, 1], fill(missing, 5 - nrow(_))) |>
DataFrame([string(prefix, i) for i in 1:5] .=> _)
end
@pipe groupby(df, :USER_ID) |>
combine(_,
x -> top5(x, :GENRE_MAIN, "genre"),
x -> top5(x, :ALBUM_NAME, "album"),
x -> top5(x, :ALBUM_ARTIST_NAME, "artist"))
一个例子：
对于刚刚开始的DataFrame的用户1，我希望结果是：
Row │ USER_ID GENRE1 GENRE2 GENRE1_VALUE GENRE2_VALUE ......
│ Int64 String String Float64 Float64
─────┼─────────────────────────────────────────────────────
1 │ 1 x y 0.491672 0.237186. ......
我在这里只带了GENRE，但我也想要它用于ALUM_NAME，ALUM_ARTIST_NAME
我也想在之后做一个排名靠前的%，按total_listened对用户进行排序，并计算其百分比。按占总数的前5%、前10%、前20%对他们进行排名我可以用计算我想要的分位数
x = .05
quantile(df.TOTAL_LISTENED, x)
然后把所有用户的total_listened放在这个分位数之上但我不知道如何在联合收割机中正确计算。。。
谢谢
正如前一篇文章中所评论的那样，我建议你问一个特定的问题，不要在StackOverflow上重做整个项目(如果你需要这样的帮助https://discourse.julialang.org/是一个很好的讨论场所，尤其是您需要许多分析步骤，并且它们需要对您想要的确切内容进行精确定义，如果https://discourse.julialang.org/您共享了完整的数据集，因为您在这里提供的采样器太小，不足以在以后进行正确的分析(。
下面是一个如何添加合计列的示例(我假设您希望数据按合计排序(：
julia> using Random, DataFrames, Pipe
julia> Random.seed!(1234);
julia> df = DataFrame([rand(1:10, 100), rand('a':'k', 100), rand(100)],
[:USER_ID, :GENRE_MAIN, :TOTAL_LISTENED]);
julia> function top5(sdf, col, prefix)
@pipe groupby(sdf, col) |>
combine(_, :TOTAL_LISTENED => sum => :SUM) |>
sort!(_, :SUM, rev=true) |>
first(_, 5) |>
vcat(_[!, 1], fill(missing, 5 - nrow(_)),
_[!, 2], fill(missing, 5 - nrow(_))) |>
DataFrame([[string(prefix, i) for i in 1:5];
[string(prefix, i, "_VALUE") for i in 1:5]] .=> _)
end;
julia> @pipe groupby(df, :USER_ID) |>
combine(_, x -> top5(x, :GENRE_MAIN, "genre"))
10×11 DataFrame
Row │ USER_ID genre1 genre2 genre3 genre4 genre5 genre1_VALUE genre2_VALUE genre3_VALUE genre4_VALUE genre5_VALUE
│ Int64 Char Char Char Char Char? Float64 Float64 Float64 Float64 Float64?
─────┼───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ 1 d b j e i 2.34715 2.014 1.68587 0.693472 0.377869
2 │ 4 b e d c missing 0.90263 0.589418 0.263121 0.107839 missing
3 │ 8 c d i k j 1.55335 1.40416 0.977785 0.779468 0.118024
4 │ 2 a e f g k 1.34841 0.901507 0.87146 0.797606 0.669002
5 │ 10 a e f i d 1.60554 1.07311 0.820425 0.757363 0.678598
6 │ 7 f i g c a 2.59654 1.49654 1.15944 0.670488 0.258173
7 │ 9 i b e a g 1.57373 0.954117 0.603848 0.338918 0.133201
8 │ 5 f g c k d 1.33899 0.722283 0.664457 0.54016 0.507337
9 │ 3 d c f h e 1.63695 0.919088 0.544296 0.531262 0.0540101
10 │ 6 d g f j i 1.68768 0.97688 0.333207 0.259212 0.0636912