如果数据框有3列, 我找到了这个StackOverflow答案给出的零计数:
Pandas groupby for zero values
但是, 如何应用于只有两列的数据框呢:
问题 注意: 最好以链操作方式回答。
获取一个I的计数,我会这样做:
问题 注意: 最好以链操作方式回答。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2018-01-01', periods=6),
'a': range(6),
})
df.iloc[2,0] = df.iloc[1,0]
print(df)
date a
0 2018-01-01 0
1 2018-01-02 1
2 2018-01-02 2
3 2018-01-04 3
4 2018-01-05 4
5 2018-01-06 5
获取一个I的计数,我会这样做:
df1 = (df.query("a > 0")
.groupby(['date'])[['a']]
.count()
.add_suffix('_count')
.reset_index()
)
print(df1)
date a_count
0 2018-01-02 2
1 2018-01-04 1
2 2018-01-05 1
3 2018-01-06 1
链操作需要的答案
date a_count
0 2018-01-01 0 # also include this row
0 2018-01-02 2
1 2018-01-04 1
2 2018-01-05 1
3 2018-01-06 1
My attempt:
df1 = (df.query("a > 0")
.groupby(['date'])[['a']]
.count()
.add_suffix('_count')
.unstack(fill_value=0)
.to_frame()
.stack()
.reset_index()
)
print(df1)
level_0 date level_2 0
0 a_count 2018-01-02 0 2
1 a_count 2018-01-04 0 1
2 a_count 2018-01-05 0 1
3 a_count 2018-01-06 0 1
这个不起作用。
如何解决?
相关链接:
Pandas针对零值的分组(groupby)