來自Pandas DataFrame的出現次數描述

我有一個有兩列的DataFrame。其中一個是包含時間戳和另一個一個行動的id。類似的東西：來自Pandas DataFrame的出現次數描述

2000-12-29 00:10:00  action1 
2000-12-29 00:20:00  action2 
2000-12-29 00:30:00  action2 
2000-12-29 00:40:00  action1 
2000-12-29 00:50:00  action1 
... 
2000-12-31 00:10:00  action1 
2000-12-31 00:20:00  action2 
2000-12-31 00:30:00  action2

我想知道在某一天有多少種特定類型的動作被執行。也就是說對於每一天，我需要對actionX的出現次數進行計數，並將這些數據與X軸上的日期以及Y軸上的actionX出現次數進行比較。

當然，我可以通過迭代我的數據集來天真地計算每一天的行爲。但是，對於熊貓/ matplotlib來說，「正確的方法」是什麼？

來源

2014-01-24 Timofey

從

   mydate col_name 
0 2000-12-29 00:10:00 action1 
1 2000-12-29 00:20:00 action2 
2 2000-12-29 00:30:00 action2 
3 2000-12-29 00:40:00 action1 
4 2000-12-29 00:50:00 action1 
5 2000-12-31 00:10:00 action1 
6 2000-12-31 00:20:00 action2 
7 2000-12-31 00:30:00 action2

開始，你可以做

df['mydate'] = pd.to_datetime(df['mydate']) 
df = df.set_index('mydate') 
df['day'] = df.index.date 
counts = df.groupby(['day', 'col_name']).agg(len)

但也許還有一個更簡單的方法。無論如何，上述應該工作。

如果你想使用次數的數據幀，我會再轉換回

counts = pd.DataFrame(counts, columns=['count'])

來源

2014-01-24 11:45:06 mkln

感謝您的回答！我改變了代碼中的最後一行：'counts = df.groupby（[df.day.to_period（'D'），'col_name']）。agg（len）'，因爲我需要按天分組數據而不是來自指數的確切時間。它工作並給了我多重索引的Series對象。不過，我仍然無法繪製這些數據，因爲我不能「摧毀」它們。我在這裏問了關於這個問題的單獨問題http://stackoverflow.com/questions/21352520/pandas-unstack-doesnt-work 似乎有一個錯誤。但是由於'unstack'不起作用，也許有另一種方式來繪製這些數據？謝謝 – Timofey

您可以通過使用

df.groupby([df.index.date, 'action']).count()

得到計數，也可以使用此方法直接繪製

df.groupby([df.index.date, 'action']).count().plot(kind='bar')

您也可以將結果存儲到count然後將其繪製爲間隔得非常好。假設你的索引已經是datetimeindex格式，否則按照上面的@mkln的指示。

來源

2014-01-24 12:52:41

按順序得到結果是非常有用的，所以我會添加'order（）'到管道 – kiril

來自Pandas DataFrame的出現次數描述

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