如何将用户的日常活动汇总为每周答案

【问题标题】：how to aggregate daily activities of users into weekly如何将用户的日常活动汇总为每周
【发布时间】：2021-10-04 16:07:31
【问题描述】：

我有以下表格，第一个（vle）有行为活动（活动类型很多，有些显示在活动类型列中），另一个（UsersVle）有用户的活动。日期列代表一天和从 0 到 222 开始。我想根据活动类型将用户的活动汇总到几周。例如，在 week1 中，user1 将列作为活动类型的数量，并且每列包括该周内的总 sum_clicks。我想知道如何在使用 python 的 pandas 数据框中做到这一点？我会感谢你的帮助。

【问题讨论】：

标签： python pandas-groupby aggregate-functions

【解决方案1】：

从 date 派生一个名为 WEEK 的新字段（您没有提供有关 date 的足够信息来建议如何将其转换为一周（例如 1 = 1 月 1 日？））
加入您的两个表。表 2 中的 id_site 是表 1 中 id_site 的外键吗？如果是这样，combined_df = table2.merge(table1, on='id_site')。现在，您应该将所有字段都放在一个数据框中。
像这样旋转：user_summary_by_week = pd.pivot_table(combined_df, index=['id_user', 'WEEK'], columns='activity_type', aggfunc='sum', fill_value=0).reset_index(col_level=1)

【讨论】：

我想制作一个包含每个用户每周 sum_clicks 活动的文件或数据框。对于模块中的每个用户，列数（活动类型，如 r、o、url、s 等）将是相同的。您能否更新您的答案以每周工作？
您好像刚刚提到了创建WEEK字段的逻辑，那为什么不创建它并应用算法呢？你还需要我做什么？
首先，谢谢你，杰西。 floor(date+1/7) – 1 无法正常工作。日期信息以天为单位，因此 0-6 表示第 0 周，7-13 表示第 1 周。您知道如何执行此操作吗？
我解决了与周逻辑相关的问题。我有一个问题：如您所见，table1 中的顺序（id_site、model、presentation）应该与表 2 中的相同，但表 2 中的顺序是 model、presentation 和 id_site。使用这个 combine_df = table2.merge(table1, on='id_site') 将导致 module_x,presentation_x 和 module_y,presentation_y。我试过这样 cdf = table2.merge(table1,how='left',left_on=['id_site','module','presentation'],right_on=['id_site','module','presentation']) .不知道对不对？
是的，应该可以，我建议的小区别是使用内部联接（删除“how='left'，默认为'inner'）。这是因为对于每条记录，您都需要值对于“activity_type”和“sum_click”。将这两个字段合并到 1 个表中是合并点。在缺少连接右侧的记录的情况下，左连接可能会导致某些记录具有空值。