用pandas之分组groupby：结合JData ”用户购买时间预测“数据分析实例（四）

表4：用户订单表（jdata_user_order）

1.  读取数据，并获取数据基本信息

2. values_counts()获取下单区域和下单件数信息

3. 使用groupby()进行分组，分组完返回一个GroupBy对象，它实际上还没有进行任何计算. 可调用.sum()能统计其他列的和，.count()能统计用户在原始数据中对应的行数，.mean()计算平均数等

参数by=['user_id','sku_id']表示同时按用户和商品进行分组