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我是 Python 数据科学的初学者。我正在处理点击流数据并尝试计算给定会话中项目的连续点击次数。我在“块”列中获得累积总和。之后，我在 Block 上进行聚合以获取每个块的计数。最后，我想对 Session 和 Item 进行分组并汇总块数，因为可能存在某些情况（此处为 Sid=6），其中一个项目首先连续出现 m 次，然后在其他项目之后再次出现，它连续出现 n 次。所以连续计数应该是'm+n'。

这是数据集-

    Sid Tstamp Itemid
0 1 2014-04-07T10:51:09.277Z 214536502
1 1 2014-04-07T10:54:09.868Z 214536500
2 1 2014-04-07T10:54:46.998Z 214536506
3 1 2014-04-07T10:57:00.306Z 214577561
4 2 2014-04-07T13:56:37.614Z 214662742
5 2 2014-04-07T13:57:19.373Z 214662742
6 2 2014-04-07T13:58:37.446Z 214825110
7 2 2014-04-07T13:59:50.710Z 214757390
8 2 2014-04-07T14:00:38.247Z 214757407
9 2 2014-04-07T14:02:36.889Z 214551617
10 3 2014-04-02T13:17:46.940Z 214716935
11 3 2014-04-02T13:26:02.515Z 214774687
12 3 2014-04-02T13:30:12.318Z 214832672
13 4 2014-04-07T12:09:10.948Z 214836765
14 4 2014-04-07T12:26:25.416Z 214706482
15 6 2014-04-03T10:44:35.672Z 214821275
16 6 2014-04-03T10:45:01.674Z 214821275
17 6 2014-04-03T10:45:29.873Z 214821371
18 6 2014-04-03T10:46:12.162Z 214821371
19 6 2014-04-03T10:46:57.355Z 214821371
20 6 2014-04-03T10:53:22.572Z 214717089
21 6 2014-04-03T10:53:49.875Z 214563337
22 6 2014-04-03T10:55:19.267Z 214706462
23 6 2014-04-03T10:55:47.327Z 214821371
24 6 2014-04-03T10:56:30.520Z 214821371
25 6 2014-04-03T10:57:19.331Z 214821371
26 6 2014-04-03T10:57:39.433Z 214819762

这是我的代码-

k['Block'] =( k['Itemid'] != k['Itemid'].shift(1) ).astype(int).cumsum()
y=k.groupby('Block').count()
z=k.groupby(['Sid','Itemid']).agg({"y[Count]": lambda x: x.sum()})
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2 回答 2

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这行不通吗？

k.groupby(['Sid', 'Itemid']).Block.count()
Sid  Itemid   
1    214536500    1
     214536502    1
     214536506    1
     214577561    1
2    214551617    1
     214662742    2
     214757390    1
     214757407    1
     214825110    1
3    214716935    1
     214774687    1
     214832672    1
4    214706482    1
     214836765    1
6    214563337    1
     214706462    1
     214717089    1
     214819762    1
     214821275    2
     214821371    6
Name: Block, dtype: int64
于 2016-03-09T06:53:26.610 回答
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IIUC 你可以：

k['Block'] =( k['Itemid'] != k['Itemid'].shift(1) ).astype(int).cumsum()
#print k
z=k.groupby(['Sid','Itemid', 'Block']).size().groupby(level=[0,1]).sum().reset_index(name='sum_counts') 
print z
    Sid     Itemid  sum_counts
0     1  214536500           1
1     1  214536502           1
2     1  214536506           1
3     1  214577561           1
4     2  214551617           1
5     2  214662742           2
6     2  214757390           1
7     2  214757407           1
8     2  214825110           1
9     3  214716935           1
10    3  214774687           1
11    3  214832672           1
12    4  214706482           1
13    4  214836765           1
14    6  214701242           1
15    6  214826623           1
16    7  214826715           1
17    7  214826835           1
18    8  214838855           2
19    9  214576500           3
20   11  214563337           1
21   11  214706462           1
22   11  214717089           1
23   11  214819762           1
24   11  214821275           2
25   11  214821371           6
于 2016-03-09T06:56:04.673 回答