АМ
Один нюанс. Если у вас будет между строками происходить смена юзеров, но при этом poor будет оставаться одинаковым, то тогда shift не сработает
Size: a a a
2019 March 22
AK
я во второй строке же сделал чтобы группа менялась при смене юзера
АМ
А точно. Не заметил
A
как вы сделали nigh mood Alex
АМ
Тогда ок 👍🏻
AK
как вы сделали nigh mood Alex
pip install jupyterthemes
jt -t monokai -T -N -kl
вторая строка мои настройки, про установку jupyterthemes рекомендую погуглить, там могут быть нюансы
jt -t monokai -T -N -kl
вторая строка мои настройки, про установку jupyterthemes рекомендую погуглить, там могут быть нюансы
k
Еще вопрос - как можно сгрппировать таблицу такого вида таким образом, что если в столбце 'poor' идет несколько значение True (или False) подряд, то эти строки аггрегировались и добавлялся столбец с протяженностью периода (то есть максимально utc_time минус минимальное).
При этом groupby['generated_id','realpurchase_count', 'poor'] не подходит, так как нужно группировать именно по идущим подряд непрерывающимся отрезкам True или False.
Писать ли функцию для этого или в чудесном пандасе можно реализовать такую задачу проще?
При этом groupby['generated_id','realpurchase_count', 'poor'] не подходит, так как нужно группировать именно по идущим подряд непрерывающимся отрезкам True или False.
Писать ли функцию для этого или в чудесном пандасе можно реализовать такую задачу проще?
np.where в помощь
2019 March 25
A
Всем привет!
Друзья, кто-нибудь пользовался библиотекой для расчета т.н. пожизненной стоимости клиента (CLTV) - lifetimes
https://github.com/CamDavidsonPilon/lifetimes
Интересует, удавалось ли кому-либо получать корректные данные? Например, которые бы условно походили на данные из Аналитикса (хотя бы порядком).
Друзья, кто-нибудь пользовался библиотекой для расчета т.н. пожизненной стоимости клиента (CLTV) - lifetimes
https://github.com/CamDavidsonPilon/lifetimes
Интересует, удавалось ли кому-либо получать корректные данные? Например, которые бы условно походили на данные из Аналитикса (хотя бы порядком).
2019 March 26
DS
Тем, кто мучается с matplotlib хочу сообщить что в пайтон есть относительно нормальный порт ggplot (plotnine)
АМ
Dmitriy Shashkin
Тем, кто мучается с matplotlib хочу сообщить что в пайтон есть относительно нормальный порт ggplot (plotnine)
Спасибо! Покопаюсь)
o
Ребят, всем привет!
Может помочь кто? Нужно написать очень простую javascript функцию, которая запускает проверку логина пользователя и в случае совпадения (список из 40 логинов) запускает функцию ниже
Может помочь кто? Нужно написать очень простую javascript функцию, которая запускает проверку логина пользователя и в случае совпадения (список из 40 логинов) запускает функцию ниже
SS
var logins = ['vasya', 'petya'];
var currentLogin = 'vasya';
if (logins.indexOf(currentLogin) !== -1) {
console.log('логин найден');
} else {
console.log('логин не найден')
}
var currentLogin = 'vasya';
if (logins.indexOf(currentLogin) !== -1) {
console.log('логин найден');
} else {
console.log('логин не найден')
}
SS
такое?
o
ну типо да, только без консоль лога)
OB
блин. напиал функцию которая через api в цикле while по кусочкам тащит данные и потом итоговый фрейм грузит в бигквери. проблема в том чтокусочков получается больше 9к. отрабатывает за 4 часа примерно.
как это дело можно ускорить?
как это дело можно ускорить?
АМ
А что за АПИ?
OB
емарсис
АМ
А какая часть алгоритма больше всего времени занимает? Если данные долго из АПИ тащаться, то можно попробовать multithreading, чтобы в несколько потоков данные забирать
OB
ответ то быстрый. там клиентская база. сколько записей в ответе не видно. поэтому в каждом шаге цикла наращиваю offset и так пока ответ не придет пустой
АМ
Ну вот эту часть алгоритма можно ускроить сначала найдя сколько там записей всего, а потом распараллелив запросы с разным offset. Странно, что не отдается количество результатов в целом, но это тоже можно решить: попробовать что-нибудь вроде метода половинного деления, чтобы за несколько запросов понять сколько там всего записей