用pandas之分组groupby：结合JData ”用户购买时间预测“数据分析实例（四）

表4：用户订单表（jdata_user_order） 1.  读取数据，并获取数据基本信息 2. values_counts()获取下单区域和下单件数信息 3. 使用groupby()进行分组，分组完返回一个GroupBy对象，它实际上还没有进行任何计算. 可调用.sum()能统计其他列的和，.count()能统计用户在原始数据中对应的行数，.mean()计算平均数等 参数by=['user_id

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