時系列データから回遊情報を集計しサンキーダイヤグラムを描画したい

Question

前提

お客様の回遊情報を集計し、どこのお店からどこのお店へ移動する経路が多いのかを可視化したいです。

実現したいこと

pythonで回遊情報の集計をし、経路分析を実現したいです。

発生している問題・エラーメッセージ

現状、Excelにて頑張っています。
SUBPRODUCT関数でお客様ごとにお店の順番までは出せたんですが
各お店同士の経路関係を集計する方法がわからずスタックしました。。。

■下データ
下記のようなお客様別の時系列データが数万行あります。

CustomerID	Time	store
1	10	A store
1	11	B store
1	12	C store
1	14	A store
2	10	D store
2	11	A store
3	19	C store
3	20	A store
4	10	C store

■欲しい結果
経路ごとにパターンを洗い出し、人数集計を出したいです。

spot1	spot2	spot3	spot4	value
A store	-	-	-	10
A store	B store	-	-	30
A store	B store	C store	-	50
A store	B store	C store	D store	50

他のパターンも同様に集計したいです。

試したこと

ExcelのSubproduct関数を用いて
CustomerID別に各お店の順番を算出し下記のデータまでは作れています。

CustomerID	Time	store	order
1	10	A store	1
1	11	B store	2
1	12	C store	3
1	14	A store	4
2	10	D store	1
2	11	A store	2
3	19	C store	1
3	20	A store	2
4	10	C store	1

サンキーダイヤグラムはおそら下記でも作れるかなと思っています。
各お店間の相互方向と人数の集計さえできれば描画出来そうと思います。

import pandas as pd

data = [
    ["A store", "B store",  8],
    ["A store", "C store",  4],
    ["A store", "D store",  2],
    ["B store", "C store",  8],
    ["B store", "D store",  4],
    ["C store", "D store",  2],
]

df = pd.DataFrame(data).rename(
    {0: "from", 1: "to", 2: "value"},
    axis="columns",
)


import holoviews as hv
hv.extension('bokeh')
from holoviews import opts, dim

basic_sankey = hv.Sankey(
    df,
    kdims=["from", "to"],
    vdims=["value"],
    label="Basic Sankey Diagram",
).opts(
    edge_color=dim("from").str(),
)

# Display the diagram in Jupyter.
hv.ipython.display(basic_sankey)

Answer 1

元のデータから、2店間の経路毎に個数を集計します。
あとはそれをもとに描画できます。
なお、bokehでは循環する経路は描画できないようなのでplotlyを利用しています。

import pandas as pd
from io import StringIO
import plotly.graph_objects as go

# テストデータ
s = """ID,Time,store
1,10,A
1,11,B
1,12,C
1,14,A
2,10,D
2,11,A
3,19,C
3,20,A
4,10,C"""
df = pd.read_csv(StringIO(s))

# 経路毎に個数を集計
df = df.sort_values(['ID', 'Time'])
df['to'] = df['store'].shift(-1)[df['ID'] == df['ID'].shift(-1)].dropna()
df = df.rename(columns={'store':'from'}).drop(columns=['Time'])

df = df.groupby(['from','to']).size().reset_index(name='value')
print(df)
"""
  from to  value
0    A  B      1
1    B  C      1
2    C  A      2
3    D  A      1
"""

src, tgt, val = df['from'].values, df['to'].values, df['value'].values

# 店名→番号の辞書
lbl = {e:i for i,e in enumerate(sorted(set(src) | set(tgt)))}

# 店名→番号に変換
src = [lbl[e] for e in src]
tgt = [lbl[e] for e in tgt]
lbl = list(lbl.keys()) # 店名＝ノード名

# 描画
fig = go.Figure([go.Sankey(
    node = dict( pad = 15, thickness = 20,
        line = dict(color = "black", width = 0.5),
        label = lbl, color = "blue" ),
    link = dict( source = src, target = tgt, value = val))])
fig.show()