内容简介:翻译自:https://stackoverflow.com/questions/38792122/how-to-group-and-count-rows-by-month-and-year-using-pandas
我有一个包含姓名,身高,体重和出生日期等个人数据的数据集.我会建立一个图表,显示特定月份和年份出生的人数.我正在使用 python
pandas来实现这一点,我的策略是尝试按年份和月份进行分组并添加使用计数.但我得到的最接近的是按年或按月计算人数,但不是两者.
df['birthdate'].groupby(df.birthdate.dt.year).agg('count')
stackoverflow中的其他问题指向一个名为TimeGrouper的Grouper,但在pandas文档中搜索没有发现任何内容.任何的想法?
要对多个条件进行分组,请传递列或列表的列表:
df['birthdate'].groupby([df.birthdate.dt.year, df.birthdate.dt.month]).agg('count')
例:
In [165]:
df = pd.DataFrame({'birthdate':pd.date_range(start=dt.datetime(2015,12,20),end=dt.datetime(2016,3,1))})
df.groupby([df['birthdate'].dt.year, df['birthdate'].dt.month]).agg({'count'})
Out[165]:
birthdate
count
birthdate birthdate
2015 12 12
2016 1 31
2 29
3 1
UPDATE
从版本
0.23.0
开始,由于多索引级别名称必须唯一的限制,上述代码不再有效,您现在需要重命名级别才能使其工作:
In[107]:
df.groupby([df['birthdate'].dt.year.rename('year'), df['birthdate'].dt.month.rename('month')]).agg({'count'})
Out[107]:
birthdate
count
year month
2015 12 12
2016 1 31
2 29
3 1
翻译自:https://stackoverflow.com/questions/38792122/how-to-group-and-count-rows-by-month-and-year-using-pandas
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
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程序员修炼之道(影印版)
Andrew Hunt、David Thomas / 中国电力出版社 / 2003-8-1 / 39.00
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