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我有一个存储用户订单的日期框架“df”：

    user_id order_date
0         a 2018-01-17
1         a 2018-04-29
2         a 2018-05-19
3         a 2018-05-21
4         a 2018-06-15
5         b 2018-09-18
6         b 2019-01-30
7         b 2019-02-01
8         b 2019-07-03
9         c 2019-07-31
10        c 2019-12-10
11        c 2019-12-12
12        c 2019-12-24

'order_date' 已订购。我想知道不同订单的不同用户的日期差异。我需要使用“groupby”来分隔用户，然后计算 datediff。结果应该是：

    user_id   datediff
0         a         NA
1         a        102
2         a         20
3         a          2
4         a         25
5         b         NA
6         b        134
7         b          2
8         b        152
9         c         NA
10        c        132
11        c          2
12        c         12

我知道如何通过使用天真的循环来实现这一点。如何以更好的方式获得它，例如移位或滚动？顺便说一句，您不必获得完全相同的结果。“NA”可能是“NAT”。“102”可能是“102 天”。

此外，我怎样才能获得不同用户的日期差异的手段？结果应该是：

    user_id   mean_datediff
0         a           37.25
1         b           68.00   
2         c           48.67

对于用户 a，平均值为 (102+20+2+25)/4=37.25，而不是 149/5。

最后一步是将“mean_datediff”添加到原始df中。预期的输出是：

    user_id order_date mean_datediff
0         a 2018-01-17         37.25
1         a 2018-04-29         37.25
2         a 2018-05-19         37.25
3         a 2018-05-21         37.25
4         a 2018-06-15         37.25
5         b 2018-09-18         68.00
6         b 2019-01-30         68.00
7         b 2019-02-01         68.00
8         b 2019-07-03         68.00
9         c 2019-07-31         48.67
10        c 2019-12-10         48.67
11        c 2019-12-12         48.67
12        c 2019-12-24         48.67
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用于DataFrameGroupBy.diff差异，Series.dt.days用于将 timedeltas 转换为天数：

df['order_date'] = pd.to_datetime(df['order_date'])

df['datediff'] = df.groupby(['user_id'])['order_date'].diff().dt.days
print (df)
   user_id order_date  datediff
0        a 2018-01-17       NaN
1        a 2018-04-29     102.0
2        a 2018-05-19      20.0
3        a 2018-05-21       2.0
4        a 2018-06-15      25.0
5        b 2018-09-18       NaN
6        b 2019-01-30     134.0
7        b 2019-02-01       2.0
8        b 2019-07-03     152.0
9        c 2019-07-31       NaN
10       c 2019-12-10     132.0
11       c 2019-12-12       2.0
12       c 2019-12-24      12.0

如果需要，整数加上Series.astype，Int64工作熊猫 0.24+：

df['order_date'] = pd.to_datetime(df['order_date'])

df['datediff'] = df.groupby(['user_id'])['order_date'].diff().dt.days.astype('Int64')
print (df)
   user_id order_date  datediff
0        a 2018-01-17       NaN
1        a 2018-04-29       102
2        a 2018-05-19        20
3        a 2018-05-21         2
4        a 2018-06-15        25
5        b 2018-09-18       NaN
6        b 2019-01-30       134
7        b 2019-02-01         2
8        b 2019-07-03       152
9        c 2019-07-31       NaN
10       c 2019-12-10       132
11       c 2019-12-12         2
12       c 2019-12-24        12

编辑：

mean对于由s填充的新列，使用GroupBy.transformlambda 函数：

df['mean_datediff'] = (df.groupby(['user_id'])['order_date']
                         .transform(lambda x: x.diff().dt.days.mean()))
print (df)
   user_id order_date  mean_datediff
0        a 2018-01-17      37.250000
1        a 2018-04-29      37.250000
2        a 2018-05-19      37.250000
3        a 2018-05-21      37.250000
4        a 2018-06-15      37.250000
5        b 2018-09-18      96.000000
6        b 2019-01-30      96.000000
7        b 2019-02-01      96.000000
8        b 2019-07-03      96.000000
9        c 2019-07-31      48.666667
10       c 2019-12-10      48.666667
11       c 2019-12-12      48.666667
12       c 2019-12-24      48.666667
于 2020-04-21T08:14:32.467 回答