pandas里面怎么用unique函数的方法可以实现：c.groupby(co, dropna=False).apply(lambda x: ','.join(map(str, x)))

可以使用 pandas 中的 `unique` 方法和 `join` 方法来实现类似的功能。具体实现如下：

c.groupby(co, dropna=False).apply(lambda x: ','.join(x.unique().astype(str)))

这里的 `unique()` 方法会返回分组后每个组的唯一值，然后再使用 `astype(str)` 方法将其转换为字符串类型，最后使用 `join()` 方法将这些字符串连接起来。

相关问题

从JData_Action_201602.csv中读取数据。使用 Matplotlib 模块实现周一到周日各天购买情况的数据可视化。 相关知识 本关的目的是统计周一到周日各天购买情况，我们需要完成以下几个步骤： 提取购买（type=4）的行为数据； 将time字段转换为 datetime 类型： 可以使用to_datetiem()函数实现类型的转换，该步骤的转换是为了方便下一步转换为星期。 将时间 time 转换为星期(周一为 1 ，周日为 ７ )： 该步骤可以使用 Pandas 的apply()函数实现。 统计周一到周日每天购买用户个数； 统计周一到周日每天购买商品个数； 统计周一到周日每天购买记录个数； 三个统计步骤都可以使用分组函数groupby()来实现。 条形宽度设置为 0.2； 透明度设置为 0.4； x轴名设置为weekday； y轴名设置为number； title设置为：A Week Purchase Table； 图片保存路径step2/ans/result.png。

以下是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('JData_Action_201602.csv')

# 提取购买行为数据
buy_data = data[data.type == 4]

# 将time字段转换为datetime类型
buy_data['time'] = pd.to_datetime(buy_data['time'])

# 将时间转换为星期
buy_data['weekday'] = buy_data['time'].apply(lambda x: x.weekday() + 1)

# 统计每天购买用户数
user_count = buy_data.groupby('weekday')['user_id'].nunique()

# 统计每天购买商品数
sku_count = buy_data.groupby('weekday')['sku_id'].nunique()

# 统计每天购买记录数
buy_count = buy_data.groupby('weekday')['type'].count()

# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(user_count.index - 0.2, user_count.values, width=0.2, alpha=0.4, label='User Count')
ax.bar(sku_count.index, sku_count.values, width=0.2, alpha=0.4, label='Sku Count')
ax.bar(buy_count.index + 0.2, buy_count.values, width=0.2, alpha=0.4, label='Buy Count')
ax.set_xlabel('weekday')
ax.set_ylabel('number')
ax.set_title('A Week Purchase Table')
ax.legend()
plt.savefig('step2/ans/result.png')
plt.show()

执行完毕后，会在当前目录下生成step2/ans/result.png文件，内容为周一到周日各天购买情况的数据可视化。

使用 Matplotlib 模块实现周一到周日各天购买情况的数据可视化。提取购买（type=4）的行为数据； 将time字段转换为 datetime 类型： 可以使用to_datetiem()函数实现类型的转换，该步骤的转换是为了方便下一步转换为星期。 将时间 time 转换为星期(周一为 1 ，周日为 ７ )： 该步骤可以使用 Pandas 的apply()函数实现。 统计周一到周日每天购买用户个数； 统计周一到周日每天购买商品个数； 统计周一到周日每天购买记录个数； 三个统计步骤都可以使用分组函数groupby()来实现。 绘制柱状图：

下面是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取购买数据
buy_data = data[data['type'] == 4]

# 转换时间格式
buy_data['time'] = pd.to_datetime(buy_data['time'])

# 转换为星期
buy_data['weekday'] = buy_data['time'].apply(lambda x: x.weekday()+1)

# 统计每天购买用户个数
user_count = buy_data.groupby('weekday')['user_id'].nunique()

# 统计每天购买商品个数
item_count = buy_data.groupby('weekday')['item_id'].nunique()

# 统计每天购买记录个数
record_count = buy_data.groupby('weekday')['behavior_type'].count()

# 绘制柱状图
plt.bar(user_count.index, user_count.values, color='b', width=0.3, label='user')
plt.bar(item_count.index+0.3, item_count.values, color='g', width=0.3, label='item')
plt.bar(record_count.index+0.6, record_count.values, color='r', width=0.3, label='record')
plt.xlabel('weekday')
plt.ylabel('count')
plt.legend()
plt.show()

运行代码后，就能够得到周一到周日各天购买情况的柱状图。其中蓝色柱子代表每天购买用户数，绿色柱子代表每天购买商品数，红色柱子代表每天购买记录数。