result5= trans_info.groupby(['zhdh','jyrq'])['jyrq_hour'].nunique().reset_index()
时间: 2023-05-19 15:07:08 浏览: 47
这是一个 Python 代码片段,它使用 pandas 库中的 groupby 函数对 trans_info 数据框按照 'zhdh' 和 'jyrq' 两列进行分组,然后统计每个分组中 'jyrq_hour' 列的唯一值数量,最后将结果存储在 result5 变量中。reset_index() 函数用于将分组后的结果重新设置索引。
如果您需要更详细的解释或者代码实现,请提供更多的上下文信息。
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result5=pd.DataFrame() result5=trans_info.groupby(['zhdh', 'jyrq']) result5['count_for_day']=result5['jyrq_hour'].count()
这是一个 pandas 的 DataFrame 操作,通过 groupby 函数对 trans_info 数据按照 'zhdh' 和 'jyrq' 进行分组,然后对每个分组内的 'jyrq_hour' 列进行计数,最后将结果保存在 'count_for_day' 列中。
trans_info['jyrq_date_minus'] = (trans_info.groupby('zhdh').jyrq_sj.shift(-1)-trans_info.jyrq_sj)/np.timedelta64(1,'m')
这是一个 Pandas 数据框的操作,用于计算每个账户的相邻两次交易之间的时间差(单位为分钟)。具体实现可以参考以下代码:
trans_info['jyrq_date_minus'] = (trans_info.groupby('zhdh').jyrq_sj.shift(-1)-trans_info.jyrq_sj)/np.timedelta64(1,'m')
其中,trans_info 是一个 Pandas 数据框,包含账户号、交易日期时间等信息。groupby('zhdh') 表示按照账户号进行分组,shift(-1) 表示将每个账户的交易日期时间向后移动一位,然后计算相邻两次交易之间的时间差。最后,将时间差转换为分钟单位,并存储在 jyrq_date_minus 列中。