创建一个基于每个唯一用户的月操作次数的习惯评分。

以下是一个基于每个唯一用户的月操作次数的习惯评分的示例代码：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 创建一个示例数据集
data = {
    'User': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
    'Timestamp': ['2021-01-01', '2021-01-15', '2021-01-10', '2021-02-05', '2021-02-20', '2021-03-01']
}

df = pd.DataFrame(data)
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'])

# 计算每个用户每月操作次数
df['Month'] = df['Timestamp'].dt.to_period('M')
monthly_counts = df.groupby(['User', 'Month']).size().reset_index(name='Count')

# 计算每个用户的习惯评分
habit_scores = monthly_counts.groupby('User').mean().reset_index()
habit_scores.rename(columns={'Count': 'Habit Score'}, inplace=True)

print(habit_scores)

输出结果如下：

  User  Habit Score
0    A     1.000000
1    B     2.000000
2    C     1.000000

这里使用了Pandas库来处理数据。首先，将原始数据转换为一个Pandas DataFrame。然后，将Timestamp列转换为日期格式，并添加一个Month列来表示每条记录所属的月份。

接下来，使用groupby函数按照用户和月份对数据进行分组，并计算每个用户每月的操作次数。

最后，使用groupby函数按照用户对操作次数进行平均计算，得到每个用户的习惯评分。