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VisualizaçõesPandas eficientes gruuby + cálculo rodante nunique
Estoy tratando de crear un método escalable para calcular la cantidad de miembros únicos que han modificado un determinado archivo hasta la última fecha de modificación inclusive. La columna unique_member_until_now contiene el resultado esperado para cada archivo.
import pandas as pd from pandas import Timestamp # Example Dataset df = pd.DataFrame({'File': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'], 'Member': ['X', 'X', 'Y', 'X', 'Y', 'Y', 'X', 'Z', 'Y', 'X', 'Y', 'X'], 'modified_date': [Timestamp('2021-11-25 00:00:00'), Timestamp('2021-11-28 00:00:00'), Timestamp('2021-12-14 00:00:00'), Timestamp('2021-10-17 00:00:00'), Timestamp('2021-11-01 00:00:00'), Timestamp('2021-11-04 00:00:00'), Timestamp('2021-11-16 00:00:00'), Timestamp('2021-12-16 00:00:00'), Timestamp('2021-12-29 00:00:00'), Timestamp('2021-10-30 00:00:00'), Timestamp('2021-11-23 00:00:00'), Timestamp('2021-12-17 00:00:00')], 'unique_member_until_now': [1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 1, 2, 2]}) 
df.groupby("File")["Member"].transform('nunique') supuesto no da el resultado esperado
El enfoque actual es iterar sobre cada grupo y cada registro en el grupo, pero estoy seguro de que es extremadamente ineficiente y lento cuando se trata de filas de millones.
2 Respostas
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Puede agrupar por File y luego usar is_duplicated (invertido con ~ ) + cumsum :
df['unique_member_until_now'] = df.groupby('File').apply(lambda g: (~g['Member'].duplicated()).cumsum()).droplevel(0)Producción:
>>> df File Member modified_date unique_member_until_now 0 AX 2021-11-25 1 1 AX 2021-11-28 1 2 AY 2021-12-14 2 3 BX 2021-10-17 1 4 BY 2021-11-01 2 5 BY 2021-11-04 2 6 BX 2021-11-16 2 7 BZ 2021-12-16 3 8 BY 2021-12-29 3 9 CX 2021-10-30 1 10 CY 2021-11-23 2 11 CX 2021-12-17 20
Un método eficiente sería calcular el (no) duplicated en las columnas Archivo+Miembro, luego groupby Archivo y cumsum :
(~df[['File', 'Member']].duplicated()).groupby(df['File']).cumsum()Guardando como columna:
df['unique_member_until_now'] = (~df[['File', 'Member']].duplicated()).groupby(df['File']).cumsum()producción:
File Member modified_date unique_member_until_now 0 AX 2021-11-25 1 1 AX 2021-11-28 1 2 AY 2021-12-14 2 3 BX 2021-10-17 1 4 BY 2021-11-01 2 5 BY 2021-11-04 2 6 BX 2021-11-16 2 7 BZ 2021-12-16 3 8 BY 2021-12-29 3 9 CX 2021-10-30 1 10 CY 2021-11-23 2 11 CX 2021-12-17 2