pandas groupby和聚合到新列

做了一些搜索，但沒有得到所需的結果，它是按日期分組數據和計算頻率。我能夠做到這一點與聚合，但我不知道如何創建一個新的列與結果，謝謝。pandas groupby和聚合到新列

數據文件：

Domain Dates 
twitter.com 2016-08-08 
google.com 2016-08-09 
apple.com 2016-08-09 
linkedin.com 2016-08-09 
microsoft.com 2016-08-09 
slack.com 2016-08-12 
instagram.com 2016-08-12 
ibm.com 2016-08-12

代碼

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import datetime 
import numpy as np 

df = pd.read_csv('domains.tsv', sep='\t') 
df = df.groupby([pd.to_datetime(df.Dates).dt.date]).agg({'Dates':'size'}) 
print(df)

產生

  Dates 
Dates 
2016-08-08  1 
2016-08-09  4 
2016-08-12  3

理想情況下，我想數列是 '計數'，然後我會救一個新的csv。

來源

2017-02-06 sn4ke

你到底在找什麼？你在問如何重新命名一個專欄？ –

@ juanpa.arrivillaga我沒有意識到有兩列都是'日期'，我認爲它只是輸出的迴應，因爲列沒有名稱 – sn4ke

import pandas as pd 


df = pd.read_csv('domains.tsv', sep='\t') 
counter = df.groupby('Dates').count().rename(columns={'Domain': 'count'}) 
counter.to_csv('count.csv')

您將獲得count.csv包括對當前的目錄下面的結果。

Dates,count 
2016-08-08,1 
2016-08-09,4 
2016-08-12,3

來源

2017-02-06 22:28:41 sangheestyle

df['count'] = df.groupby(['Dates']).transform('count')

來源

2017-02-06 22:23:38

看到，起初這是我認爲OP想要的。現在我不確定。 –

@ juanpa.arrivillaga我認爲他很困惑，他實際上輸出的東西已經是計數了。 –

@ A.Kot會產生不同的結果，我想我被輸出中名爲'Dates'的兩列混淆了 – sn4ke

pandas groupby和聚合到新列

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