# 用户领券数 keys = ['User_id'] # 主键 prefixs = 'simple_' + '_'.join(keys) + '_' # 特征名前缀,由label_field和主键组成 pivot = pd.pivot_table(data, index=keys, values='cnt', aggfunc=len) # 以keys为键,'cnt'为值,使用len统计出现的次数 pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={ 'cnt': prefixs + 'receive_cnt'}).reset_index() # pivot_table后keys会成为index,统计出的特征列会以values即'cnt'命名,将其改名为特征名前缀+特征意义,并将index还原 feature = pd.merge(feature, pivot, on=keys, how='left') # 将id列与特征列左连解释一下该段代码

好的，你的第二个问题是如何统计用户领券数，并将其作为特征加入到数据集中？

首先，我们需要以 `User_id` 为键，统计领券次数。可以使用 Pandas 的 `pivot_table` 方法实现，具体代码如下：

keys = ['User_id']  # 主键
pivot = pd.pivot_table(data, index=keys, values='cnt', aggfunc=len)  # 以keys为键,'cnt'为值,使用len统计出现的次数

其中，`data` 是原始数据集，`keys` 是主键列表，`cnt` 是领券次数列的名称，`len` 是统计函数。上述代码将根据 `User_id` 统计每个用户领券的次数。

接下来，我们将统计结果作为新的一列特征加入到数据集中。具体代码如下：

prefixs = 'simple_' + '_'.join(keys) + '_'  # 特征名前缀，由 label_field 和主键组成
pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'cnt': prefixs + 'receive_cnt'}).reset_index()  # 将统计结果重命名，并还原 index
feature = pd.merge(feature, pivot, on=keys, how='left')  # 将 id 列与特征列左连

其中，`prefixs` 是特征名前缀，由 `label_field` 和主键组成；`pivot` 是统计结果，使用 `rename` 方法将 `cnt` 列重命名为特征名前缀加上 `receive_cnt`，并使用 `reset_index` 方法还原 index；`feature` 是数据集，使用 `merge` 方法将 id 列与特征列左连接，将统计结果加入到数据集中。