2次元の時系列GROUPBY

Question

私は含むトランザクションテーブルがあります。

timestamp, user_id, val 

を、私は、各列に異なる、USER_IDによってGROUPBYと

ようヴァルに複雑な操作を適用する必要がありますが、 ....

どの方法が最も効率的でしょうか？

に

for x in user_id_list : 

又は2）パンダのGROUPBYを使用するためのループを有する

1）分割を、これは、各列の異なる機能を適用する方法は明らかではない....

おかげ

Answer 1

aggを使用すると、複数の機能をすべての列または特定の列ごとに一度に適用できます。あなたは後でやりたいこのパスでは、以下のような列名と関数名の辞書があります。

df.groupby('by_user_id').agg({'val':'min', 'timestamp':'max'})