グループ別のトレンド変更を見る（python pandas dataframe）

Question

下記の既存のデータフレームに基づいて新しいデータフレームを作成しようとしています。私は、クリックの平均変化を計算し、それに応じてキャンペーンを分類することを目指しています。

既存のデータフレームDF：

campaign |  date  | clicks 
    A   2015-10-11  255 
    A   2015-10-12  367 
    A   2015-10-13  489 
    B   2015-10-11  500 
    B   2015-10-15  122 
    C   2015-10-11  33 

目標のデータフレームがdf_categorized：

campaign | avg_change | category 
    A  0.3858  increasing 
    B  -0.756  decreasing 
    C   0   no change 

私はこのコードを試してみましたが、私は、エラーメッセージはTypeErrorを得る： '長い' オブジェクトは、アイテムの割り当てをサポートしていません

#standard packages 
import pandas as pd 
import numpy as np 

#upload data into df 
df = pd.read_csv('C:\Users\xxx\Documents\\ad_table.csv') 

df.head() 
campaign |  date  | clicks 
    A   2015-10-11  255 
    A   2015-10-12  367 
    A   2015-10-13  489 
    B   2015-10-11  500 
    B   2015-10-15  122 
    C   2015-10-11  33 

#create empty dataframe 
columns = ['group','avg_change', 'category']  
df_categorized = pd.DataFrame(columns=columns) 

df_categorized['avg change'] = df.clicks.apply(lambda df:  df.pct_change().abs().mean()) 

#create column 
df_categorized['category'] = 0 
# going up 
df_categorized['category'][df_categorized['avg change'] > 0] = "increasing" 
# going down 
df_categorized['category'][df_categorized['avg change'] < 0] = "decreasing" 
#no change 
df_categorized['category'][df_categorized['avg change'] = 0] = "no change" 

Answer 1

groupbyは「キャンペーン」、次にapplylambdaはpct_changeを計算し、meanを返します。次に、この上reset_indexをすることができますし、np.whereを使用して、あなたの追加カテゴリ欄を追加します。

In [239]: 
gp = df.groupby('campaign')['clicks'].apply(lambda x: x.pct_change().mean()).reset_index(name='avg_change').fillna(0) 
gp['category'] = np.where(gp['avg_change'] < 0, 'decreasing', np.where(gp['avg_change'] > 0, 'increasing', 'no change')) 
gp 

Out[239]: 
    campaign avg_change category 
0  A  0.38582 increasing 
1  B -0.75600 decreasing 
2  C  0.00000 no change 

この：

df_categorized['avg change'] = df.clicks.apply(lambda df: df.pct_change().abs().mean()) 

が動作しませんラムダがそれぞ​​れになりますので、あなたが列にapplyを呼んでいます

この無しでも

AttributeError: 'int' object has no attribute 'pct_change' 

それはあなたを与えるものではありません。この場合には、したがって、あなたがエラーを取得するintある行要素とにかくキャンペーンごとのpct_change。

はまた、このようなあなたのDFでないチェーンの呼び出しを行います。

df_categorized['category'][df_categorized['avg change'] > 0] = "increasing" 

が、それは次のようになります。

df_categorized.loc[df_categorized['avg change'] > 0, 'category'] = "increasing" 

は、あなたがそれを呼び出す場合でもdocs