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参考

Kaggle入門「タイタニックの生存予測」① - YouTube

Kaggle入門「タイタニックの生存予測」② - YouTube

Kaggle入門「タイタニックの生存予測」③ - YouTube

ノック２６：利用履歴データから定期利用フラグを作成しよう

◯ポイント

・weekday( )は、週ナンバーを計算する。０から６が付与され、それぞれ月曜から日曜に相当する

・groupby( )では、顧客・年月・週ナンバー毎にlog_id数を集計

・rename( )で、log_idをcountへカラム名変更している

uselog["weekday"] = uselog["usedate"].dt.weekday
uselog_weekday = uselog.groupby(["customer_id","年月","weekday"], as_index=False).count()[["customer_id","年月","weekday","log_id"]]
uselog_weekday.rename(columns={"log_id":"count"}, inplace=True)
uselog_weekday.head()

◯ポイント

・groupby( )で、顧客毎に月内に特定の曜日で最も利用した回数を取得

・uselog_weekday["routine_flg"] = 0は、当データフレームに列を追加している。初期値に０を設定

・where( )で、条件がTrueだと元のデータを保持し、Falseの場合、other（カンマの右側）で指定された処理を実行するか値を代入します

・routine_flgは、顧客毎に月内に特定の曜日に利用している回数が4週以上の顧客は「1：定期的に利用しているユーザー」を設定

uselog_weekday = uselog_weekday.groupby("customer_id", as_index=False).max()[["customer_id", "count"]]
uselog_weekday["routine_flg"] = 0
uselog_weekday["routine_flg"] = uselog_weekday["routine_flg"].where(uselog_weekday["count"]<4, 1)
uselog_weekday.head()