Python 是否可以对数据帧中的行的条件计数使用矢量化？

我有一个包含通话数据的数据框。每个电话都有一个唯一的ID，每个客户都有一个ID（但可以有多个电话）。第三栏是一天。对于每个客户，我想计算7天内拨打的最大电话数

我一直在使用以下代码计算每行通话后7天内的通话次数：

df['ContactsIN7Days'] = df.apply(lambda row: len(df[(df['PersonID']==row['PersonID']) & (abs(df['Day'] - row['Day']) <=7)]), axis=1)

---

这是可行的，但这将应用于大数据集。有没有办法让这更有效。通过矢量化？

IIUC这是一个复杂的问题，但我认为有效的解决方案。请注意，数据帧的顺序因此被修改，并且

Day

列被修改为timedelta数据类型：

从数据帧开始

df

：

   CallID  Day  PersonID
0       6    2         3
1       3   14         2
2       1    8         1
3       5    1         3
4       2   12         2
5       7  100         3

首先，将

日

修改为时间增量序列：

df['Day'] = pd.to_timedelta(df['Day'], unit='d')

然后，使用，将数据帧与每个人在7天内的呼叫数合并。要获得此信息，请使用

groupby

，频率为7天：

new_df = (pd.merge_asof(df.sort_values(['Day']),
                        df.sort_values(['Day'])
                        .groupby([pd.Grouper(key='Day', freq='7d'), 'PersonID'])
                        .size()
                        .to_frame('ContactsIN7Days')
                        .reset_index(),
                        left_on='Day', right_on='Day',
                        left_by='PersonID', right_by='PersonID',
                        direction='nearest'))

您得到的

new_df

如下所示：

   CallID      Day  PersonID  ContactsIN7Days
0       5   1 days         3                2
1       6   2 days         3                2
2       1   8 days         1                1
3       2  12 days         2                2
4       3  14 days         2                2
5       7 100 days         3                1

   CallID      Day  PersonID  ContactsIN7Days
0       5   1 days         3                2
1       6   2 days         3                2
2       1   8 days         1                1
3       2  12 days         2                2
4       3  14 days         2                2
5       7 100 days         3                1