Python 按客户查找以前所有事件ID的最佳方法

我正在研究这个看起来相当简单的问题。数据如下所示：

例如，客户ID的当前事件ID为abc。现在，我需要以列表格式查找所有客户的所有eventId，以便记录第一个事件ID，然后记录下一个直到最新的事件ID

我对一位客户使用的方法如下：

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('test.csv')
data.to_dict()
{'customerid': {0: 233, 1: 250, 2: 233, 3: 250, 4: 233},
 'eventid': {0: 'abc', 1: 'bcd', 2: 'edc', 3: 'abl', 4: 'cdl'},
 'date': {0: '2019-12-10',
  1: '2019-12-08',
  2: '2008-12-10',
  3: '2019-12-01',
  4: '2001-12-10'},
 'previouseventid': {0: 'edc', 1: 'abl', 2: 'cdl', 3: np.nan, 4: np.nan}}

我觉得我的方法有点笨拙，有很多代码。我如何为所有客户有效地解决问题

更新：

我需要的输出是列表。

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客户233的预期输出是一个列表['cdl'、'edc'、'abc']，客户250的预期输出是['abl'、'bcd']

组，然后换档应起作用：

# First, make sure your data is sorted from oldest to newest
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.sort_values('date', inplace=True)

# Get previous event through groupby operation
df['prev_id'] = df.groupby('customerid')['eventid'].shift(1)

如果您想要每个客户的列表：

# create a dictionary with stored values – keys are customer id
prev_events_dict = df.groupby('customerid')['eventid'].apply(list).to_dict()
# map dict to dataframe
df['list_of_prev_id'] = df['customerid'].map(prev_events_dict)

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您可以创建如下列表：

df['previouseventid'] = df['customerid'].map(df.groupby('customerid')['eventid'].apply(list)) 

输出：

   customerid eventid        date  previouseventid
0         233     abc  2019-12-10  [abc, edc, cdl]
1         250     bcd  2019-12-08       [bcd, abl]
2         233     edc  2008-12-10  [abc, edc, cdl]
3         250     abl  2019-12-01       [bcd, abl]
4         233     cdl  2001-12-10  [abc, edc, cdl]

groupby（'customerid'）['eventid'].apply（list）将只获取列表

df.groupby('customerid')['eventid'].apply(list)                                                                                                                                     

customerid
233    [abc, edc, cdl]
250         [bcd, abl]
Name: eventid, dtype: object

试试这个：

data.sort_values('date', ascending=True).groupby('customerid', sort=False)['eventid'].agg(list)

输出：

customerid
233    [cdl, edc, abc]
250         [abl, bcd]
Name: eventid, dtype: object

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请正确格式化代码。另外，预期的输出也不清楚。我更新了代码和预期的输出。您应该使用df.sort_index（）完成，以返回原始形式。不错的公式顺便说一句！谢谢你的回答。但我希望以列表格式为每个客户获取EventID列表。明白了。添加到我的答案@JdBabaGoo point@suppressionslayer–假设前面的索引有意义。太棒了。谢谢你花时间回答我的问题。我喜欢它。

data.sort_values('date', ascending=True).groupby('customerid', sort=False)['eventid'].agg(list)

customerid
233    [cdl, edc, abc]
250         [abl, bcd]
Name: eventid, dtype: object