python - pandas中的Pandas时间序列分析

Question

我是 SQL/Pandas 新手，因此提出了这个问题。我有 3 张 table ，

['invites','quotes', 'users']

它们各自的结构是

invites->invite_id, request_id, user_id, date

quotes ->quote_id, invite_id, data

....

我已运行以下查询来加入针对邀请的报价。

'SELECT i.invite_id, q.quote_id, i.sent_time FROM invites AS i INNER JOIN quotes AS q ON i.invite_id = q.invite_id'

这给了我下表，

invite_id, quote_id, date

我已将其导入到数据框中。现在我想从这个数据框中找到两件事。

quotes_per_invite

quotes_per_invite_on_a_per_day_basis

我不知道该怎么做。非常感谢一些帮助。

Answer 1

查看 groupby 上的 pandas 文档

计算每个邀请的所有报价

df.groupby('invite_id')['quote_id'].count()

或者计算每个邀请的不同或独特的报价

df.groupby('invite_id')['quote_id'].nunique() 

*HINT* 您可以在分组依据中使用列表。