Python Pandas如何按user_mode列筛选免费匿名用户分组求和计算视频最大播放时长

你只需要在分组聚合前，先对user_mode列做条件筛选，匹配免费、匿名两类用户即可，调整后的完整代码如下：

import pandas as pd

video = pd.read_csv('video_views.csv')
product = pd.read_csv('products.csv')

vv_with_product = pd.merge(video, product,
                           on = 'pd_id',
                           how = 'outer')
# 新增筛选步骤：仅保留免费用户、匿名用户的记录
# 如果你的user_mode字段值为英文，可替换为 ['free', 'anonymous'] 对应取值
filtered_vv = vv_with_product[vv_with_product['user_mode'].isin(['免费用户', '匿名用户'])]
# 按剧集名称分组，求和两类用户的总vv_cnt
total_vv = filtered_vv.groupby('series_name')['vv_cnt'].sum()
# 按vv降序排序
sorted_vv = total_vv.sort_values(ascending=False)
# 计算最大播放时长：假设单次vv对应平均播放时长为t秒，乘以总vv即可
# t可替换为实际的单播放平均/最大时长参数
max_play_duration = sorted_vv * t
print(sorted_vv)
print(max_play_duration)

调整说明 #

• 新增isin()条件过滤逻辑，精准匹配你需要的两类用户，排除其他用户类型的干扰
• 若你不需要分用户类型统计结果，无需将user_mode放入分组维度，直接按剧集维度聚合即可得到两类用户的总播放量
• 如果需要区分不同用户类型的统计结果，可将分组参数改为groupby(['series_name', 'user_mode'])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bellasere