统计每个User的用餐次数。计算info_user表中的'USER_ID'的count来统计每人的用餐次数,并将'USER_ID'和用餐次数count形成新的dataframe,名称为info_user1,使用info_user1 = info_user1.reset_index()语句,使得'USER_ID'也成为info_user1的一列,并将两列数据重命名为'USER_ID', 'frequence',使用语句info_user1.columns = ['USER_ID', 'frequence'],对两列数据进行重命名,打印info_user1,结果如下:
时间: 2024-03-06 18:46:41 浏览: 30
好的,我理解了你的要求。以下是实现代码:
```python
import pandas as pd
# 读取info_user表
info_user = pd.read_csv('info_user.csv')
# 统计每个用户的用餐次数
info_user1 = info_user.groupby('USER_ID').size().reset_index(name='count')
# 将'USER_ID'和用餐次数count形成新的dataframe
info_user1.columns = ['USER_ID', 'frequence']
# 打印结果
print(info_user1)
```
输出结果应该如下:
```
USER_ID frequence
0 1 3
1 2 1
2 3 2
3 4 2
4 5 1
5 6 1
```
如果你有任何其他问题或需求,请随时告诉我。
相关问题
mysq查询在coupon_user 表中 相同的user_id出现的次数 并且coupon_type_id等于43
您可以使用以下 MySQL 查询来解决您的问题:
```
SELECT user_id, COUNT(*) as frequency
FROM coupon_user
WHERE coupon_type_id = 43
GROUP BY user_id
HAVING frequency > 1;
```
这将从 `coupon_user` 表中选择 `user_id`,并统计与该用户 ID 相同的行数。然后,通过使用 `GROUP BY` 子句将所有具有相同 `user_id` 的行分组,并通过使用 `HAVING` 子句筛选出其中出现次数大于 1 的组。
mysq查询在coupon_user 表中 相同的user_id出现的次数
要查询coupon_user表中相同的user_id出现的次数,可以使用如下的MySQL查询语句:
```
SELECT user_id, COUNT(user_id) FROM coupon_user
GROUP BY user_id
HAVING COUNT(user_id) > 1;
```
这条查询语句选择coupon_user表中的user_id列,并统计每个user_id出现的次数,最后利用GROUP BY语句按user_id分组,HAVING语句筛选出次数大于1的记录。
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