groupby()版createPpd

修改PPD

pay_per_day (PPD)

每家店铺(sid) 每天(date) 的 支付数量

计算方法

• DataFrame数据pay的groupby()函数可以按照指定属性分组
  这里按照['sid','date']分组，调用.size()计算各组大小
• 有些sid'指定date数据为0，使用groupby().size()不会返回为0`的数据
  可以理解为商家对应日期未开业
  如果按照前几个版本计算保留为0的数据，会使训练的模型过拟合

pay_per_day2.txt可下载

convert shop_info into np.array

shop信息数字化表示

• 将shop中包含nan值的数据依照不同属性置为-1或'无'
• 将shop中包含字符串数据的属性映射为数字，字典存储
• 将整理后的shop数据转换为numpy的array数据

map()版creatPpd

改进部分

def creatPpd(item):
    global ppd,datemap
    ppd[datemap[item.date]][item.sid] = ppd[datemap[item.date]][item.sid] + 1     

其中item.date和item.sid为错误写法，改为

def creatPpd(item):
    global ppd,datemap
    ppd[datemap[item[2]]][item[1]-1] = ppd[datemap[item[2]]][item[1]-1] + 1

map()版creatPpd

改进部分

• 遍历pay的date列，将0:-9保留（精确到天）,使用set()去重

改为

• 利用DataFrame自带的str.slice()函数，将date列的0:-9保留
  使用list(set(pay.date))去重后转换为列表，list.sort()排序

• 利用dic字典将字符串日期映射成0-len(date)的数字下标

改为

• 利用列表解析重写了将字符串日期映射成0-len(date)的数字下标
  字典改名为datemap，遍历plist时不需要再对字符串切分0:-9

map()版creatPpd

增加PPD

pay_per_day (PPD)

每家店铺(sid) 每天(date) 的 支付数量

计算方法

• 遍历pay的date列，将0:-9保留（精确到天）,使用set()去重
• 利用dic字典将字符串日期映射成0-len(date)的数字下标
• 创建二维数组ppd，横坐标为sid,纵坐标为dic的映射的数组下标
• 把pay从DataFrame转换成numpy.array结构，使用map()函数遍历计算
  pay_per_day.txt可下载