如何计算 python 中特定 ID 的平均日期间隔？

Question

我的输入数据框是这样的：这里对于每个公司，我们可以有多个 salesid，每个 salesid 都有唯一的创建日期。

CompanyName Salesid  Create Date
ABC         1        1-1-2020 
ABC         22       4-1-2020
ABC         3        15-1-2020
ABC         4        10-1-2020
XYZ         34       19-2-2020
XYZ         56       23-2-2020
XYZ         23       11-2-2020
XYZ         87       27-2-2020
XYZ         101      5-2-2020

我想计算每家公司的平均创造差距：我期待这种格式的输出：

Name   Mean_createdate_gap
ABC    4.66 
XYZ    5.5

解释：

 ABC =>  (3+6+5)/3 = 4.66 (cumulative diff between dates)
 XYZ =>  (6+8+4+4)/4 = 5.5

首先，我们可能需要对数据进行排序，然后按公司名称分组。我不确定我应该如何实施它。

Answer 1

将 Create 列转换为日期时间

df['Create'] = pd.to_datetime(df['Create'], format='%d-%m-%Y')

按此列排序

df = df.sort_values(by=['Create'])

使用累积差分平均值进行 groupby 聚合

df.groupby('CompanyName')['Create'].agg(lambda x: x.diff().abs().mean())

CompanyName
ABC   4 days 16:00:00
XYZ   5 days 12:00:00
Name: Create, dtype: timedelta64[ns]

Answer 2

给你：

df['Create Date'] = pd.to_datetime(df['Create Date'], format='%d-%m-%Y')
res = df.sort_values(by='Create Date')\
    .groupby('CompanyName', sort=False)['Create Date']\
    .agg(lambda cd : cd.diff().map(lambda dt: dt.days).mean()).reset_index()\
    .rename(columns={'CompanyName': 'Name', 'Create Date': 'Mean_createdate_gap'})
print(res)

输出

  Name  Mean_createdate_gap
0  ABC             4.666667
1  XYZ             5.500000

如何计算 python 中特定 ID 的平均日期间隔？

How to Calculate mean gap between dates for a particular id in python?

python

date

mean