不同人的上次访问时间间隔答案

【问题标题】：Last Visited Interval for different people不同人的上次访问时间间隔
【发布时间】：2021-05-22 11:32:26
【问题描述】：

给定以下数据框

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'visited': ['2015-3-4', '2015-3-5','2015-3-6','2016-3-4', '2016-3-6', '2016-3-8'],'name':['John','John','John','Mary','Mary','Mary']})
df['visited']=pd.to_datetime(df['visited'])

       visited  name
0   2015-03-01  John
1   2015-03-05  John
2   2015-03-06  John
3   2016-03-04  Mary
4   2016-03-06  Mary
5   2016-03-08  Mary

我希望计算两个人最后一次访问的时间间隔，在这个例子中，结果应该是

  last_visited_interval  name
0                    1  John
1                    2  Mary

由于“2015-3-5”、“2015-3-6”的间隔为 1，“2016-3-6”、“2016-3-8”的间隔为 2

我试过了 df.groupby('name').agg(last_visited_interval=('visited',lambda x: x.diff().dt.days.last())), 但得到了例外 last() 缺少 1 个必需的位置参数：'offset'

我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

如果检查 Series.last 它的工作方式不同 - 它返回 DatetimeIndex 的最后一个日期时间值，它也不是 GroupBy.last，因为在 lambda 函数中使用 Series。所以你可以使用Series.iloc或Series.iat：

df.groupby('name').agg(last_visited_interval=('visited',lambda x:x.diff().dt.days.iat[-1]))

      last_visited_interval
name                       
John                    1.0
Mary                    2.0

【讨论】：