在 Pandas 数据框中统计相同日期数量

Question

在 Pandas 数据框中统计相同日期数量

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我有一个带有日期列的数据框，我想创建一个新列，告诉我数据集包含多少相同的日期。这是原始数据集的最小示例：

df1:

我想创建这个date_count，所以目标数据集是：

df1:

date         date_count
2017/01/03     2
2017/01/03     2
2017/01/04     3
2017/01/04     3
2017/01/04     3
2017/01/05     1

创建df1的实际代码：

dict1 = [{'date': '2017/01/03', 'date_count': 2},{'date': '2017/01/03',              'date_count': 2}, 
 {'date': '2017/01/04', 'date_count': 3},{'date': '2017/01/04',   'date_count': 3},
{'date': '2017/01/04', 'date_count': 3},{'date': '2017/01/05',    'date_count': 1}]
df = pd.DataFrame(dict1, index=['s1', 's2','s3','s1','s2','s3'])

- Niccola Tartaglia

1

你知道groupby吗？ - rpanai

我现在可以做到。但这只会给我一个列出出现次数的输出，对吧？ - Niccola Tartaglia

你可以使用 groupby 和 pd.merge 或 transform 来完成这个编程任务。 - rpanai

1

然后执行 transform('count')。 - user3483203

1

我已在上方添加了原始df和目标df。 - Niccola Tartaglia

显示剩余3条评论

2个回答

3

使用 count 结合 transform

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

         date  count
0  2017/01/03      2
1  2017/01/03      2
2  2017/01/04      3
3  2017/01/04      3
4  2017/01/04      3
5  2017/01/05      1

- user3483203

我想知道为什么没有 .reset_index() 就不能正常工作。 - rpanai

1

因为只有一列，所以一旦进行groupby操作，它就没有任何内容可供计数，reset_index会给它一个列来聚合。 - user3483203

谢谢。我从未只使用一列的 df。 - rpanai

1

@user32185，我之前没有意识到你可以对分组的列进行索引，这大大加快了这种方法的速度。 - user3483203

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可以查看英文原文，
原文链接

- sacuL · Accepted Answer

以下是另一种使用 map 方法和 groupby 和 size 的方法：

>>> df
          date
s1  2017/01/03
s2  2017/01/03
s3  2017/01/04
s1  2017/01/04
s2  2017/01/04
s3  2017/01/05

df['date_count'] = df.date.map(df.groupby('date').size())

>>> df
          date  date_count
s1  2017/01/03           2
s2  2017/01/03           2
s3  2017/01/04           3
s1  2017/01/04           3
s2  2017/01/04           3
s3  2017/01/05           1