I don't know how i pivot table in picture one to square matrix in table 2.
Value is distinct count anonymous_id
Want to know how many users join in event voucher denied and item_checkout_started, etc. ?
Thanks!
Asked
Active
Viewed 291 times
-1
-
Could U provide df? – Piotr Żak Oct 09 '21 at 15:55
-
Does this answer your question? [How can I pivot a dataframe?](https://stackoverflow.com/questions/47152691/how-can-i-pivot-a-dataframe) – mozway Oct 09 '21 at 15:55
-
https://drive.google.com/file/d/1CjcsAszvDqzcP1BMdGyQyZVwMVDKOhXu/view?usp=sharing This my csv file. – Mello Oct 09 '21 at 16:11
-
@mozway I dont find my answer in your link attach "How can i pivot dataframe" look my picture 2, i want to dataframe like table in picture 2, You can mean How much user join in event voucher denied and item_checkout_started? – Mello Oct 09 '21 at 16:53
2 Answers
1
pivot require 3 argumnts:
- index (anonymous_id) - in this case
- column - Column to use to make new frame’s columns.
- values - Column(s) to use for populating new frame’s values.
df.pivot(index=["anonymous_id"], columns=["list_event_n"],values="at")
Barbaros Özhan
- 59,113
- 10
- 31
- 55
Piotr Żak
- 2,046
- 5
- 18
- 30
-
It not my output. i want output lịke picture 2, its square martrix. You can mean How much user join in event voucher denied and item_checkout_started? – Mello Oct 09 '21 at 16:40
0
You can try .pivot_table() with aggfunc='count' to count the number of occurrences of anonymous_id, as folllows:
df.pivot_table(index='list_event_n', columns='list_event_n', values='anonymous_id', aggfunc='count')
Result:
list_event_n item_checkout_started item_viewed outlet_list_viewed outlet_product_clicked outlet_promo_clicked popup_registered popup_viewed product_clicked product_list_viewed product_searched product_viewed promotion_viewed item_checkout_started item_viewed outlet_list_viewed outlet_product_clicked outlet_promo_clicked popup_registered popup_viewed product_clicked product_list_viewed product_searched product_viewed promotion_viewed
list_event_n
item_checkout_started 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
item_viewed NaN 15.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
outlet_list_viewed NaN NaN 2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
outlet_product_clicked NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
outlet_promo_clicked NaN NaN NaN NaN 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
popup_registered NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
popup_viewed NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN
product_clicked NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17.0 NaN NaN NaN NaN
product_list_viewed NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 NaN NaN NaN
product_searched NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2.0 NaN NaN
product_viewed NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16.0 NaN
promotion_viewed NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2.0
SeaBean
- 22,547
- 3
- 13
- 25
-
next step can you convert ? i want my index = df.column, columns = df.columns, value = distinct count(anonymous_id). – Mello Oct 10 '21 at 01:54
-
1@Mello What to convert? Can you advise what's the outstanding task to meet your goal? Remaining to make index the same as column index? But then how to display the anonymous_id ? – SeaBean Oct 10 '21 at 02:05
-
how many anonymous_id participated in both events?, i need count column anonymous_id, but not anonymous_id is index. You look my picture 2, dont care column and row anonymous_id because i want to count anonymous_id and fill in table 2, and i have no idea for them. @SeaBean – Mello Oct 10 '21 at 03:13
-
-
-
Your result almost correct. But, you look value (item_viewed ; item_checkout_started) = NaN, i need that exact value instead of Nan. – Mello Oct 10 '21 at 14:57
-
-
@Mello With further thoughts, your requirement is more complicated than it looks. You need combinations of any 2 itesms e.g. if an id has 3 events: `item_checkout_started`, `item_viewed` and `outlet_list_viewed`, you need the 3 paried combinations of (event 1, event 2), (event 1, event 3) and also (event 2, event 3) each to count this id. Frankly speaking, I currently have no idea how to support it. Sorry for that. – SeaBean Oct 10 '21 at 15:39
-
thank you, i sure post my answer when i find solution for. In the easy but difficult job problem. – Mello Oct 11 '21 at 02:01