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計(jì)算每個(gè)模型 ID 的流失率

計(jì)算每個(gè)模型 ID 的流失率

縹緲止盈 2023-05-09 10:50:23
我想將Churn Flag列劃分為Y和N列,以便輕松計(jì)算每個(gè)模型 ID 的流失率。共有 365 個(gè)唯一模型 ID。所以我只想保留流失率大于 80% 的模型,因?yàn)槭謩?dòng)操作并不容易,所以我想通過程序來完成。但是首先我必須將流失標(biāo)志劃分為Y和N。數(shù)據(jù)框樣本:-
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2 回答

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瀟湘沐

TA貢獻(xiàn)1816條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊

編輯:這將使模型保持流失率 > 80%


import pandas as pd


df = pd.pivot_table(df, index='model id', columns='churn flag', aggfunc='sum', fill_value=0).reset_index()

df.columns=['model id', 'N', 'Y']

df['churn rate'] = df['Y'] / (df['N'] + df['Y'])

df = df[df['churn rate']>0.8]


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反對(duì) 回復(fù) 2023-05-09
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吃雞游戲

TA貢獻(xiàn)1829條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊

看看這是否有幫助:


import pandas as pd


df = pd.DataFrame({'Model Id': ['102', '102', '1094', '2017p','225','225','250U','3000'], 'churn flag': ['N','Y','Y','N','N','Y','N','N'], 'count':[10,2,1,12,37,1,60,6]})


dict(iter(df.groupby('churn flag')))

這會(huì)給你


{'N':   Model Id churn flag  count

 0      102          N     10

 3    2017p          N     12

 4      225          N     37

 6     250U          N     60

 7     3000          N      6,

 'Y':   Model Id churn flag  count

 1      102          Y      2

 2     1094          Y      1

 5      225          Y      1}

這是你要找的嗎?


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反對(duì) 回復(fù) 2023-05-09
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