Как я могу получить количество шаблонов после группы?

Question

У меня есть фрейм данных, состоящий из трех столбцов, например, orderid, время и статус.Каждый заказ может иметь много статусов, например, новый, заполненный, частичный, отмененный.таким образом, идентификатор заказа 123 может переходить с нового на отмененный и т. д. и т. д. или может иметь новый под ним 10 раз.

Мой вопрос: после того, как я создал группу по идентификатору и времени заказа, как я могу найти счетчик для каждого шаблона статуса заказа?например, сколько раз появляется Новая, Заполненная?Сколько раз появляется Новое, Новое, Отмененное?

Я пробовал нижеприведенное, но я просто не знаю, как получить желаемый результат.

sortedOrders=OrdersAll.sort_values(['ordid','timestamp'], ascending=[True, True])
sortedOrdersAll.groupby(['ordid','ostatus']).count()

Answer 1

Я создал фиктивный фрейм данных df. Ниже вы можете обратиться к логике для получения счетчика для шаблона состояния.

In [109]: status = 'new,filled,partial,cancelled'.split(',')
In [102]: df = pd.DataFrame( [ [ random.randint(1,25),  random.randint(100, 200), status[random.randint(0,3)] ] for _ in range(50) ], columns=['order_id','timestamp' ,'status'])

In [103]: df.head(10)
Out[103]:
   order_id  timestamp     status
0        20        120        new
1         9        118  cancelled
2        16        125    partial
3         9        124  cancelled
4         2        190     filled
5         3        185    partial
6         5        162     filled
7        21        101        new
8        25        115     filled
9        14        141     filled

In [104]: df_grouped = df.groupby('order_id', as_index=False)

In [105]: def status_transition_with_timestamp(each_grouped_df):
     ...:     sorted_df = each_grouped_df.sort_values('timestamp', ascending=True)
     ...:     concatenated_transition = ','.join(sorted_df['status'])
     ...:     return concatenated_transition
     ...:

In [106]: result = df_grouped['status'].agg(status_transition_with_timestamp)

In [107]: result.head(10)
Out[107]:
   order_id                       status
0         1                       filled
1         2             filled,cancelled
2         3    partial,cancelled,partial
3         4         filled,new,cancelled
4         5             filled,cancelled
5         6                          new
6         7                       filled
7         9  partial,cancelled,cancelled
8        10                cancelled,new
9        11                  new,partial

In [108]: result.groupby('status').count()
Out[108]:
                                           order_id
status
cancelled,new                                     1
filled                                            4
filled,cancelled                                  2
filled,new,cancelled                              1
filled,partial,partial                            1
new                                               2
new,cancelled                                     2
new,filled                                        1
new,new,filled                                    1
new,new,new,partial,partial,cancelled,new         1
new,partial                                       1
partial                                           1
partial,cancelled,cancelled                       1
partial,cancelled,partial                         1
partial,partial                                   1
partial,partial,new,partial,new                   1