计算每个用户每月的平均收入

Question

我有以下数据框：

    Timestamp   userid      Prices_USD
0   2016-12-01  6.270941895 1.08
1   2016-12-01  6.609813209 1.12
2   2016-12-01  6.632094115 9.70
3   2016-12-01  6.655789772 1.08
4   2016-12-01  6.764640751 9.33
... ... ... ...
1183    2017-03-27  6.529604089 1.08
1184    2017-03-27  6.682639674 6.72
1185    2017-03-27  6.773815105 10.0

我想为每个唯一用户 ID 计算他们每月的支出。

我试过以下方法：

sales_per_user.set_index('Timestamp',inplace=True)
sales_per_user.index = pd.to_datetime(sales_per_user.index)
m = sales_per_user.index.month
monthly_avg = sales_per_user.groupby(['userid', m]).Prices_USD.mean().to_frame()

但是生成的数据框是这样的：

userid      Timestamp Prices_USD    
3.43964843  12        10.91
3.885813375 1         10.91
            2         10.91
            12        21.82

但是，时间戳列没有预期的结果。理想情况下我想要

userid      Timestamp     Prices_USD    
3.43964843  2016-12       10.91
3.885813375 2017-01       10.91
            2017-02       10.91
            2017-12       21.82

我该如何解决？

Answer 1

尝试：

df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'])
res = df.groupby([df['userid'], df['Timestamp'].dt.to_period('M')])['Prices_USD'].sum()
print(res)

输出

userid    Timestamp
6.270942  2016-12       1.08
6.529604  2017-03       1.08
6.609813  2016-12       1.12
6.632094  2016-12       9.70
6.655790  2016-12       1.08
6.682640  2017-03       6.72
6.764641  2016-12       9.33
6.773815  2017-03      10.00
Name: Prices_USD, dtype: float64

计算每个用户每月的平均收入

Calculate average revenue per user per month

python

average

pandas

pandas-groupby