datatable - python datatable groupby とカスタム関数を適用する

Question

ユーザーに関する履歴データがあります。傾向を調べるために、通常の最小二乗回帰を適用したいと考えています。

私のデータは次のようになります

user_id    rating   item_id   date
12            3       19     2010-03-17
13            4       20     2010-03-18
1             3       123    2010-03-19
12            3.5     340    2010-03-17
19            2       19     2010-04-17

ここに私の機能があります

def coef(y):
    s = y.shape[0]
    A = np.vstack([range(s), np.ones(s)]).T
    m, c = np.linalg.lstsq(A, y, rcond=None)[0]
    return(m)

私は次のようなことをしたいと思っていました

mydt[:, coef(dt.f.rating), dt.by(dt.f.user_id)]

または、各ユーザー ID に対してこの関数を実行する方法もあります。残念ながら、データが大きすぎて Pandas を使用できません。代替案についても聞いていただければ幸いです。