按日和小時分組后重命名熊貓列

Question

我有一個帶有datetime列的pandas數據框。 我使用以下方法按天分組，然后按小時分組：

df.groupby([df['date'].map(lambda t: t.day), df['date'].map(lambda t: t.hour)]).count()

不幸的是，這給我留下了一個雙重索引，兩個索引都稱為日期。 第一個日期是一個月中的一天，第二個日期是小時，字節是該小時中的項目計數：

我正在嘗試利用這些日期列，但不能。 我嘗試重置索引，但收到此錯誤：

ValueError: cannot insert date, already exists

我也無法重命名列，因為“日期”沒有出現在列列表中：

grouped_df.columns
>> Index([u'bytes'], dtype='object')

最終，我試圖找到每天每一小時的商品數。 如何重命名重復的日期列？ 我是否應該使用其他方法對數據幀進行分組以避免這種困境？

Answer 1

我沒有測試，但是類似的東西應該可以工作：

df.groupby([df['date'].rename("day").map(lambda t: t.day), df['date'].rename("hour").map(lambda t: t.hour)]).count()