6
Mam DataFrame, który wygląda tak:Pandy GroupBy z kosza liczy
+----------+---------+-------+
| username | post_id | views |
+----------+---------+-------+
| john | 1 | 3 |
| john | 2 | 23 |
| john | 3 | 44 |
| john | 4 | 82 |
| jane | 7 | 5 |
| jane | 8 | 25 |
| jane | 9 | 46 |
| jane | 10 | 56 |
+----------+---------+-------+
i chciałbym, aby przekształcić go liczyć poglądy, które należą do niektórych pojemników tak:
+------+------+-------+-------+--------+
| | 1-10 | 11-25 | 25-50 | 51-100 |
+------+------+-------+-------+--------+
| john | 1 | 1 | 1 | 1 |
| jane | 1 | 1 | 1 | 1 |
+------+------+-------+-------+--------+
I próbowałem:
bins = [1, 10, 25, 50, 100]
groups = df.groupby(pd.cut(df.views, bins))
groups.username.count()
Ale to daje tylko liczbę agregatów i nie liczy się przez użytkownika. Jak mogę uzyskać liczbę binów według użytkownika?
liczy łącznie (z wykorzystaniem moje prawdziwe dane) wygląda następująco:
impressions
(2500, 5000] 2332
(5000, 10000] 1118
(10000, 50000] 570
(50000, 10000000] 14
Name: username, dtype: int64