熊猫群日期间差异的标准差
熊猫群日期间差异的标准差
提问于 2018-10-18 16:14:58
我有一份交易数据。我的专栏之一是日期(datetime64ns)。我是一个由用户组成的组(电子邮件为id)。我感兴趣的是每个用户的订单之间的时间变异性。因此，我在组中寻找的是每个用户的日期(以天为单位)之间的差异的标准差。如果用户有两个或最少的事务，答案应该是0。这是一些dataframe (我手动更改了一些内容)：
df
email date
0 cuadros.paolo@gmail.com 2018-05-01 12:29:59
1 rlez_1202@hotmail.com 2018-07-11 13:43:22
2 cuadros.paolo@gmail.com 2018-09-21 12:29:23
3 paola.alvarado@rumah.com.pe 2018-09-01 09:21:43
4 luchosuito@gmail.com 2018-04-30 12:29:30
5 paola.alvarado@rumah.com.pe 2018-03-22 12:29:23
6 davida.alvarado.703@gmail.com 2018-07-21 12:29:17
7 cuadros.paolo@gmail.com 2018-08-11 12:29:41
8 rlez_1202@hotmail.com 2018-05-23 12:29:14
9 luchosuito@gmail.com 2018-06-01 12:29:17
10 jessica26011@hotmail.com 2018-07-18 12:29:20
11 cuadros.paolo@gmail.com 2018-08-21 12:29:40
12 rlez_1202@hotmail.com 2018-10-01 12:29:31
13 paola.alvarado@rumah.com.pe 2018-06-01 12:29:20
14 miluska-paico@hotmail.com 2018-05-21 12:29:18
15 cinthia_leon87@hotmail.com 2018-07-20 12:29:59我试过很多种方法，但还是没办法。请帮帮忙。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-10-18 16:26:45
对于顺序上的差异，这似乎是最有意义的给出你的解释：
df.sort_values('date').groupby('email').apply(lambda x: x.date.diff().std()).fillna(0)输出：
email
cinthia_leon87@hotmail.com 0 days 00:00:00
cuadros.paolo@gmail.com 48 days 05:04:12.988006
davida.alvarado.703@gmail.com 0 days 00:00:00
jessica26011@hotmail.com 0 days 00:00:00
luchosuito@gmail.com 0 days 00:00:00
miluska-paico@hotmail.com 0 days 00:00:00
paola.alvarado@rumah.com.pe 14 days 18:10:16.764069
rlez_1202@hotmail.com 23 days 06:17:04.453408
dtype: timedelta64[ns]对于具有1值非空值的组，.std()将为空，因为。diff将非空观测的数量减少1，这将自动返回任何具有2或更少测量值的组的NaN，而我们用0填充该值。
另外，请注意，pandas的默认设置是使用N-1自由度。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/52878364
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