熊猫：如何按时间将其他列中的每个值分组

Question

我有一个像这样的数据框：

column-one   column-two      column-3     column-4     column-5    date
 aaa           qqq             cat1         dsj           dak     2010-01-01 20:00:00
 ooo           www             cat2         fnk           qwe     2011-01-02 19:00:00
 oll           wee             cat2         fek           wqw     2011-03-02 22:00:00

第3列包含数据框中的类别。 大约有10-12个单独的类别。 对于每个类别，我都尝试在“日期”列中计算每个时间（小时/日期等）发生的次数。 我最终希望能够单独绘制每个类别的结果。 以及能够将我的结果存储在数据框中。

这个问题困扰了我一段时间。 如果有人有任何建议，请告诉我。 或者，如果您需要更多信息。 谢谢！

Answer 1

我想您可能正在寻找这个？

 df.groupby(['date', 'column-3']).size()

Answer 2

很难理解您的问题。 该答案是对您对@Sina Shabani的评论的答复。 如果您想一次只获取一列此信息，则可以使用：

 col_val_i_want = 'cat1' # Define what you want
 mask = df['column-3'].eq(col_val_i_want) # Create a filter
 df[mask].groupby('date').count() # Group by and get the count