機器學習小案例篇 關於RFM模型的小案例

import pandas as pd

trad_flow = pd.read_csv('d:\python\script\rfm_trad_flow.csv',encoding='gbk')  #編碼格式需要進行修改

trad_flow.head() #預設前五行

transid

cumid

time

amount

type_label

type

09407

10001

14jun09:17:58:34

199.0

正常normal

19625

10001

16jun09:15:09:13

369.0

正常normal

211837

10001

01jul09:14:50:36

369.0

正常normal

326629

10001

14dec09:18:05:32

359.0

正常normal

430850

10001

12apr10:13:02:20

399.0

正常normal

in [21]:

m = trad_flow.groupby(['cumid','type'])[['amount']].sum()

trains_m = pd.pivot_table(m,index='cumid',columns='type',values='amount')

trains_m.head()

type

normal

presented

special_offer

returned_goods

cumid

10001

3608.0

0.0420.0

-694.0

10002

1894.0

0.0nan

-242.0

10003

3503.0

0.0156.0

-224.0

10004

2979.0

0.0373.0

-40.0

10005

2368.0

0.0nan

-249.0

in [47]:

f = trad_flow.groupby(['cumid','type'])[['transid']].count()

f.head()

transid

cumid

type

10001

normal

15presented

8special_offer

2returned_goods

210002

normal

12in [46]:

r = trad_flow.groupby(['cumid','type'])[['time']].max()

r.head()

time

cumid

type

10001

normal

21jul09:09:31:26

presented

31mar10:20:29:48

special_offer

12oct09:10:59:13

returned_goods

10jul10:20:41:54

10002

normal

29jul09:19:21:41

in [53]:

trains_m['special_offer'] = trains_m['special_offer'].fillna(0)

trains_m['special_offer'].head()

cumid

10001 420.0
10002 0.0
10003 156.0
10004 373.0
10005 0.0
name: special_offer, dtype: float64

trains_m['spe_ratio'] = trains_m['special_offer']/(trains_m['special_offer']+trains_m['normal'])

trains_m['spe_ratio'].head()

cumid

10001 0.104270
10002 0.000000
10003 0.042635
10004 0.111277
10005 0.000000
name: spe_ratio, dtype: float64

m_rank = trains_m.sort_values('spe_ratio',ascending=false).head()

m_rank.head()

type

normal

presented

special_offer

returned_goods

spe_ratio

cumid

10151

765.0

0.0870.0

nan0.532110

40033

1206.0

0.0761.0

-848.0

0.386884

40236

1155.0

0.0691.0

-793.0

0.374323

30225

1475.0

0.0738.0

-301.0

0.333484

20068

1631.0

0.0731.0

-239.0

0.309483

in [74]:

pd.qcut(m_rank['spe_ratio'],4)

cumid

10151 (0.387, 0.532]
40033 (0.374, 0.387]
40236 (0.333, 0.374]
30225 (0.308, 0.333]
20068 (0.308, 0.333]
name: spe_ratio, dtype: category
categories (4, interval[float64]): [(0.308, 0.333] < (0.333, 0.374] < (0.374, 0.387] < (0.387, 0.532]]

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