Pandas：我如何找到访问间隔的平均天数，按客户分组？

Question

在Python/Pandas中，我想在我的数据框中创建一个列，显示客户在某个地点访问的平均天数。也就是说，对于每个客户，该客户访问之间的平均天数是多少

数据看起来像

Image of My Data

对不起，我真的没有经验，不知道如何键入除此之外的数据。我遵循this StackOverflow answer中的解决方案，除了那个人通常希望访问间隔的平均天数，我希望每个客户的访问间隔天数。多谢各位

Answer 1

我认为这可能有效：

avg_days_btw_visit_p_customer = df.groupby('CustomerID', as_index=False)['Days_Btw_Visit'].agg('mean')

这将返回以下结果：

     CustomerID     Days_Btw_Visit
0             1                9.5

1             2               29.0

2             3                NaN

3             4                3.0

此外，如果您想摆脱NaN，可以使用：

avg_days_btw_visit_p_customer = avg_days_btw_visit_p_customer.dropna()

Answer 2

对于每个客户，您需要有date_of_first_visit和date_of_most_recent_visit以及number_of_visits。那么方程应该是这样的

days_since_first = date_of_most_recent_visit - date_of_first_visit

average_days_between = days_since_first / number_of_visits