Python每日一记41>>>groupby 和flatten使用

我的源数据是每个会员卡的每笔消费，主要包括字段卡号，交易时间，销售金额
我想要做的事是求每个卡号的消费天数，及这个会员的消费金额
源数据如下

想要得到的结果如下，注意卡号一列就是代表天数

代码如下：

首先我们先不看正确的代码，我想要回溯一下我走过的坑
我们要得到最后的结果，第一步就要先得到下面的表，也就是我们要看各个卡号在那些日期消费过，且金额是多少

，要得到这个表很简单，无论你是用excel的数据透视表还是python的数据透视表我们都可以得到
pb=pd.pivot_table(a,index=[‘卡号’,‘日期’],values=‘销售金额’,aggfunc=np.sum)
但是，我们得到的pb，卡号和日期都是索引，我们无法直接对其操作，解决办法是导出后在读取，就能得到数据，而不是索引，但是我们会得到空值，这个时候我们还需要填充，用.fillna(method=ffill)
然后我们在利用.groupby(by=[‘卡号’，‘日期’]).agg({‘日期’:len,‘销售金额’:np.sum})
这样是可以得到结果的，但是问题是我们中途的转化成本很高。

于是乎，最开始给出的代码就能更加简单

我们看一下gr1得到的结果

我们发现直接得到了我们想要的中间环节，也就是我们想要得到的各个卡号在那些日期消费过，且金额是多少
并且卡号和日期都不是索引，而且没有空值，这是参数as_index=False的功劳
False表示不将分组标签当作索引，这是pb=pd.pivot_table(a,index=[‘卡号’,‘日期’],values=‘销售金额’,aggfunc=np.sum)无法做到的
接下来我们就可以利用gropby和agg进行操作了，注意我们agg内是将卡号计数，而不是日期计数，因为我们上述的中间环节的结构，
对卡号计数就代表这个卡号的消费天数，然后再汇总金额即可。
如果对gropby和agg函数不太了解的，可以自行去查阅资料哦，记住gropby是分组函数，分组后要结合函数才能输出结果，agg函数则是对分组数据进行函数的运算，可以接受字典哦，即对不同的字段进行不同的计算。
以上，简易不要使用循环解决，因为本人几十万的数据，速度很慢，如果分类汇总能利用函数，就不要自己用循环了，很费时间。

接下来我们看看flatten，这是一个隶属于numpy的函数，平展函数，pandas是无法使用的
但是我们读取数据大部分都用的pandas，我们如何使用flatten呢？如下，我我们如何将这些号码合并成一列呢

我们只需要用pandas读取，再用numpy转换，再使用flatten即可

注意flatten(‘F’),表示纵向平展哦
另外reshape函数也是numpy的，pandas想要使用，也需要转换成numpy即可哦