一场pandas与SQL的巅峰大战（六）
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本文目录：
数据准备
日活计算
SQL计算日活
pandas计算日活
留存率计算
SQL计算
次日留存计算
多日留存计算
pandas方式
小结
在之前的五篇系列文章中，我们对比了pandas和SQL在数据方面的多项操作。
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。
第二篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（二）涉及字符串处理，窗口函数，行列转换，类型转换等操作。
第三篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（三）围绕日期操作展开，主要讨论了日期获取，日期转换，日期计算等内容。
第四篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（四）学习了在MySQL，Hive SQL和pandas中用多种方式计算日环比，周同比的方法。
第五篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（五）我们用多种方案实现了分组和不分组情况下累计百分比的计算。
本篇文章主要来总结学习SQL和pandas中计算日活和多日留存的方法。
数据准备
先来看一下日活和留存的定义，对任何一款App而言，这两个指标都是很重要的。
日活(Daily Active User，即DAU)顾名思义即每天的活跃用户，至于如何定义就有多种口径了。一方面要约定何为“活跃”，可以是启动一次App，可以是到达某一个页面，可以是进入App后产生某一个行为等等。
另一方面要约定计量的口径，可以是计算用户id的去重数，也可以是设备id的去重数。这两种口径统计结果会有差异，原因在于未登录的用户可能存在设备id，不存在用户id；并且设备id与用户id可能存在多对多的情况。因此对于运营来讲，确定合理有效的口径是很重要的。
留存是一个动态的概念，指的是某段时间使用了产品的用户，在一段时间之后仍然在使用产品的用户，二者相比可以求出留存率。常见的留存率有次日留存率，7日留存率，30日留存率等。次日留存是指今天活跃的用户，在明天还剩下多少仍然活跃的用户。留存率越高，说明产品的粘性越好。
我们的数据是一份用户登录数据，数据来源为：
https://www.kaggle.com/nikhil04/login-time-for-users 。
数据格式比较简单：id：自增id，uid：用户唯一id。ts：用户登录的时间(精确到秒)，数据样例如下图，在公众号后台回复“对比六”可以获得本文全部的数据和代码，方便进行实操。
本次我们只用到MySQL和pandas。MySQL可以直接运行我提供的login.sql文件加载数据，具体过程可以参考前面的文章。pandas中直接使用read_csv的方式读取即可，可以参考后面的代码。
日活计算
这里我们约定日活是指每天登录的user_id去重数，从我们的数据来看，计算方式非常简单。
SQL计算日活
早在系列第一篇中我们就学习过group by聚合操作。只需要按天分组，将uid去重计数，即可得到答案。代码如下：
select substr(ts, 1, 10) as dt, count(distinct uid) as dau
from t_login
group by substr(ts, 1, 10)
pandas计算日活
pandas计算日活也不难，同样是使用groupby ，对uid进行去重计数。代码如下：
import pandas as pd
login_data = pd.read_csv('login_data.txt', sep='\t', parse_dates=['ts'])
login_data.head()
login_data['day'] = login_data['ts'].map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
uid_count = login_data.groupby('day').aggregate({'uid': lambda x: x.nunique()})
uid_count.reset_index(inplace=True)
uid_count
我们增加了一列精确到天的日期数据，便于后续分组。在聚合时，使用了nunique进行去重。(在这里也纠正一下系列第一篇文章中第6部分中的写法，np.size 是不去重的，相当于count，但又不能直接写np.nunique，所以我们采用了lambda函数的形式。感谢热心读者的指出~)最终uid_count的输出结果如下图所示，uid列就是我们要求的dau，结果和SQL算出来一样。可以再用rename对列进行重命名，此处略：
留存计算
如前文所示，这里我们定义，留存率是指一段时间后仍然登录的用户占第一天登录用户的比例，由于2017-01-07登录的用户太少，我们选择2017-01-12作为第一天。分别计算次日留存率，7日，14日留存率。
SQL方式
次日留存计算
同前面计算日环比周同比一样，我们可以采用自连接的方式，但连接的条件除了日期外，还需要加上uid，这是一个更加严格的限制。左表计数求出初始活跃用户，右表计数求出留存用户，之后就可以求出留存率。代码如下，注意连接条件：
SELECT substr(a.ts, 1, 10) as dt,
count(distinct a.uid), count(distinct b.uid),
concat(round((count(distinct b.uid) / count(distinct a.uid)) * 100, 2) ,'%') as 1_day_remain
from t_login a
left join t_login b
on a.uid = b.uid
and date_add(substr(a.ts, 1, 10), INTERVAL 1 day) = substr(b.ts, 1, 10)
group by substr(a.ts, 1, 10)
得到的结果如下：
多日留存计算
上面自连接的方法固然可行，但是如果要同时计算次日，7日，14日留存，还需要在此基础上进行关联两次，关联条件分别为日期差为6和13。读者可以试试写一下代码。
当数据量比较大时，多次关联在执行效率上会有瓶颈。因此我们可以考虑新的思路。在确定要求固定日留存时，我们使用了日期关联，那么如果不确定求第几日留存的情况下，是不是可以不写日期关联的条件呢，答案是肯定的。来看代码：
select substr(a.ts, 1, 10) as dt,
count(distinct a.uid),
count(distinct if(datediff(substr(b.ts, 1, 10), substr(a.ts, 1, 10))=1, b.uid, null)) as 1_day_remain_uid,
count(distinct if(datediff(substr(b.ts, 1, 10), substr(a.ts, 1, 10))=6, b.uid, null)) as 7_day_remain_uid,
count(distinct if(datediff(substr(b.ts, 1, 10), substr(a.ts, 1, 10))=13, b.uid, null)) as 14_day_remain_uid
from t_login a
left join t_login b
on a.uid = b.uid
group by
substr(a.ts, 1, 10)
如代码所示，在关联时先不限制日期，最外层查询时根据自己的目标限定日期差，可以算出相应的留存用户数，第一天的活跃用户也可以看作是日期差为0时的情况。这样就可以一次性计算多日留存了。结果如下，如果要计算留存率，只需转换为对应的百分比即可，参考前面的代码，此处略。
pandas方式
次日留存计算
pandas计算留存也是紧紧围绕我们的目标进行：同时求出第一日和次日的活跃用户数，然后求比值。同样也可以采用自连接的方式。代码如下(这里的步骤比较多)：
1.导入数据并添加两列日期，分别是字符串格式和datetime64格式，便于后续日期计算
import pandas as pd
from datetime import timedelta
login_data = pd.read_csv('login_data.txt', sep='\t', parse_dates=['ts'])
login_data['day'] = login_data['ts'].map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
login_data['dt_ts'] = pd.to_datetime(login_data['day'], format='%Y-%m-%d')
login_data.head()
2.构造新的dataframe，计算日期，之后与原数据进行连接。
data_1 = login_data.copy()
data_1['dt_ts_1'] = data_1['dt_ts'] + timedelta(-1)
data_1.head()
3.合并前面的两个数据，使用uid和dt_ts 关联，dt_ts_1是当前日期减一天，左边是第一天活跃的用户，右边是第二天活跃的用户
merge_1 = pd.merge(login_data, data_1, left_on=['uid', 'dt_ts'], right_on=['uid', 'dt_ts_1'], how='left')
merge_1.head(10)
4.计算第一天活跃的用户数
init_user = merge_1.groupby('day_x').aggregate({'uid': lambda x: x.nunique()})
init_user.reset_index(inplace=True)
init_user.head()
5.计算次日活跃的用户数
one_day_remain_user = merge_1[merge_1['day_y'].notnull()].groupby('day_x').aggregate({'uid': lambda x: x.nunique()})
one_day_remain_user.reset_index(inplace=True)
one_day_remain_user.head()
6.合并前面两步的结果，计算最终留存
merge_one_day = pd.merge(init_user, one_day_remain_user, on=['day_x'])
merge_one_day['one_remain_rate'] = merge_one_day['uid_y'] / merge_one_day['uid_x']
merge_one_day['one_remain_rate'] = merge_one_day['one_remain_rate'].apply(lambda x: format(x, '.2%'))
merge_one_day.head(20)
多日留存计算
方法一：
多日留存的计算可以沿用SQL中的思路，关联时先不用带日期条件
1.计算日期差，为后续做准备
merge_all = pd.merge(login_data, login_data, on=['uid'], how='left')
merge_all['diff'] = (merge_all['dt_ts_y'] - merge_all['dt_ts_x']).map(lambda x: x.days)#使用map取得具体数字
merge_all.head()
2.计算第n天的留存人数，n=0,1,6,13。需要先进行筛选再进行计数，仍然使用nunique
diff_0 = merge_all[merge_all['diff'] == 0].groupby('day_x')['uid'].nunique()
diff_1 = merge_all[merge_all['diff'] == 1].groupby('day_x')['uid'].nunique()
diff_6 = merge_all[merge_all['diff'] == 6].groupby('day_x')['uid'].nunique()
diff_13 = merge_all[merge_all['diff'] == 13].groupby('day_x')['uid'].nunique()
diff_0 = diff_0.reset_index()#groupby计数后得到的是series格式，reset得到dataframe
diff_1 = diff_1.reset_index()
diff_6 = diff_6.reset_index()
diff_13 = diff_13.reset_index()
3.对多个dataframe进行一次合并
liucun = pd.merge(pd.merge(pd.merge(diff_0, diff_1, on=['day_x'], how='left'), diff_6, on=['day_x'], how='left'), diff_13, on=['day_x'], how='left')
liucun.head()
4.对结果重命名，并用0填充na值
liucun.columns=['day', 'init', 'one_day_remain', 'seven_day_remain', 'fifteen_day_remain']#后来发现英文写错了，将就看，懒得改了
liucun.fillna(0, inplace=True)
liucun.head(20)
得到的结果和SQL计算的一致，同样省略了百分比转换的代码。
方法二：
这种方法是从网上看到的，也放在这里供大家学习，文末有链接。它没有用自关联，而是对日期进行循环，计算当日的活跃用户数和n天后的活跃用户数。把n作为参数传入封装好的函数中。参考下面代码：
def cal_n_day_remain(df, n):
dates = pd.Series(login_data.dt_ts.unique()).sort_values()[:-n]#取截止到n天的日期，保证有n日留存
users = [] #定义列表存放初始用户数
remains = []#定义列表存放留存用户数
for d in dates:
user = login_data[login_data['dt_ts'] == d]['uid'].unique()#当日活跃用户
user_n_day = login_data[login_data['dt_ts']==d+timedelta(n)]['uid'].unique()#n日后活跃用户
remain = [x for x in user_n_day if x in user]#取交集
users.append(len(user))
remains.append(len(remain))
#一次循环计算一天的n日留存
#循环结束后构造dataframe并返回
remain_df = pd.DataFrame({'days': dates, 'user': users, 'remain': remains})
return remain_df
代码的逻辑整体比较简单，必要的部分我做了注释。但需要一次一次调用，最后再merge起来。最后结果如下所示，从左到右依次是次日，7日，14日留存，和前面结果一样(可以再重命名一下)。
one_day_remain = cal_n_day_remain(login_data, 1)
seven_day_remain = cal_n_day_remain(login_data, 6)
fifteen_day_remain = cal_n_day_remain(login_data, 13)
liucun2 = pd.merge(pd.merge(one_day_remain, seven_day_remain[['days', 'remain']], on=['days'], how='left'), fifteen_day_remain[['days', 'remain']], on=['days'], how='left')
liucun2.head(20)
至此，我们完成了SQL和pandas对日活和留存率的计算。
小结
本篇文章我们研究了非常重要的两个概念，日活和留存。探讨了如何用SQL和pandas进行计算。日活计算比较简单。留存计算可以有多种思路。pandas计算这两个指标没有特别之处，但是用到了前面文章中的分组聚合(第一篇)，日期处理(第三篇)的部分，正好帮我们复习一下。后台回复“对比六”可以获取本文pdf版本、数据和代码~希望对你有所帮助！
reference
https://blog.csdn.net/msspark/article/details/86727058
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6.常用Hive函数的学习和总结