使用熊貓計算產品生命週期分析的首日期

Question

我想使用熊貓進行簡單的產品生命週期分析，但我無法弄清楚如何計算每種產品的第一個購買年份。例如：

import pandas as pd 

purchases = pd.DataFrame( { 
'Product Code': ['web200', 'web200', 'web306', 'web492', 'web306', 'web492', 'web492', 'audio700',  
'audio695', 'web200', 'web492', 'audio700', 'audio695'], 
'Purchase Date': ['1/7/2004', '2/2/2003', '5/20/2004', '8/12/2006', '6/17/2005', '5/3/2004', 
'10/12/2006', '8/2/2008', '9/13/2007', '10/1/2005', '4/9/2006', '8/12/2005', '3/12/2004'], 
'Product Type': ['webinar', 'webinar', 'webinar', 'webinar', 'webinar', 'webinar', 'webinar', 
'books on tape', 'books on tape', 'webinar', 'webinar', 'books on tape', 'books on tape'] 
}) 

我想創建2列：

purchases['Product First Purchase Year'] 
purchases['Product Lifecycle Year'] 

使第一行，產品首次購買年份= 2003，產品生命週期年份= 2

怎麼辦我在不使用循環的情況下計算產品第一購買年份？我確定其他人之前也提過類似的問題，但我顯然沒有使用正確的搜索詞，因爲我沒有找到它。我正在使用熊貓v0.13.1。

Answer 1

這可能是你在找什麼：

purchases['Product First Purchase Year'] = purchases['Purchase Date'].apply(lambda s: int(s.split('/')[2])) 
purchases['Product Lifecycle Year'] = purchases.groupby('Product Code')['Product First Purchase Year'].transform(lambda s: s.max() - s.min()) 

這給：

Product Code Product Type Purchase Date Product First Purchase Year Product Lifecycle Year 
0  web200  webinar  1/7/2004       2004      2 
1  web200  webinar  2/2/2003       2003      2 
2  web306  webinar  5/20/2004       2004      1 
3  web492  webinar  8/12/2006       2006      2 
4  web306  webinar  6/17/2005       2005      1 
5  web492  webinar  5/3/2004       2004      2 
6  web492  webinar 10/12/2006       2006      2 
7  audio700 books on tape  8/2/2008       2008      3 
8  audio695 books on tape  9/13/2007       2007      3 
9  web200  webinar  10/1/2005       2005      2 
10  web492  webinar  4/9/2006       2006      2 
11  audio700 books on tape  8/12/2005       2005      3 
12  audio695 books on tape  3/12/2004       2004      3 

注：

1. 使用列名不能包含空格使得引用它們 容易
2. 「Python for Data Ana裂解」，韋斯麥金尼是與熊貓
3. 開始一個偉大的書這裏列出的食譜是有用的 - http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/cookbook.html