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用pandas之分組groupby:結合JData 」用戶購買時間預測「數據分析實例(四)
時間 2021-01-14
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表4:用戶訂單表(jdata_user_order) 1. 讀取數據,並獲取數據基本信息 2. values_counts()獲取下單區域和下單件數信息 3. 使用groupby()進行分組,分組完返回一個GroupBy對象,它實際上還沒有進行任何計算. 可調用.sum()能統計其他列的和,.count()能統計用戶在原始數據中對應的行數,.mean()計算平均數等 參數by=['user_id
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