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问查找并打印其子元素具有相似值的所有行。
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Stack Overflow用户

提问于 2019-03-08 11:30:27

回答 1查看 36关注 0票数 0

我的数据集有以下字段：

User        Product          Time
 A            10            10-JAN
 B            14            10-JAN
 C            20            10-JAN
 A            12            10-JAN
 B            12            11-JAN
 A            10            12-JAN
 D            08            12-JAN
 A            13            12-JAN
 B            14            13-JAN
 C            20            13-JAN
 A            12            14-JAN
 C            21            14-JAN
 A            10            15-JAN

诸若此类

我想拿出来，只显示那些用户曾经购买过类似的产品，与购买时间戳。所以就像这样：

ProductBought      User     Time           count
    10              A        10-JAN          3
    10              A        12-JAN          3
    10              A        15-JAN          3
    12              A        10-JAN          2
    12              A        14-JAN          2
    14              B        10-JAN          2
    14              B        13-JAN          2
    20              C        10-JAN          2
    20              C        13-JAN          2

诸若此类。

我试过像这样使用移位功能

df.sort_values(by=['User','Time'],ascending=True)    
df[(df.User==df.User.shift())&(df.productBought==df.productBought.shift()]

但我不能用这个得到所有的结果。例如，只捕获具有相同产品的连续结果。在我们的例子中，因为在用户A再次购买10之前，它购买了12，所以它没有捕捉到这一点。此外，如果同一用户的两个连续记录具有相同的产品，则将显示最新的记录，如

df==df.shift()

只显示最后遇到的记录，而不是所有具有相同产品的记录。有什么方法可以达到我上面所展示的吗？

python

pandas

algorithm

numpy

data-cleaning

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-03-08 11:36:34

您可以使用复制获得具有复制产品-用户对的行，即用户以前购买过该产品。

df2 = df[df.duplicated(['Product', 'User'], keep=False)]

然后，你可以做排序等等..。

要了解这些产品被购买了多少次，您可以使用

df2.groupby(['Product', 'User']).count()

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/55069814

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