pandas groupby並匯總到新專欄

Question

做了一些搜索，但沒有產生所需的結果，即按日期對數據進行分組並計算頻率。 我可以用聚合做到這一點，但我不知道如何用結果創建一個新列，謝謝。

文件中的數據：

Domain  Dates
twitter.com 2016-08-08
google.com  2016-08-09
apple.com   2016-08-09
linkedin.com    2016-08-09
microsoft.com   2016-08-09
slack.com   2016-08-12
instagram.com   2016-08-12
ibm.com 2016-08-12

碼

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
import numpy as np

df = pd.read_csv('domains.tsv', sep='\t')
df = df.groupby([pd.to_datetime(df.Dates).dt.date]).agg({'Dates':'size'})
print(df)

產量

            Dates
Dates
2016-08-08      1
2016-08-09      4
2016-08-12      3

理想情況下，我希望count列為'count'，然后我將保存為新的csv。

Answer 1

import pandas as pd


df = pd.read_csv('domains.tsv', sep='\t')
counter = df.groupby('Dates').count().rename(columns={'Domain': 'count'})
counter.to_csv('count.csv')

您將獲得count.csv，包括您當前目錄的結果。

Dates,count
2016-08-08,1
2016-08-09,4
2016-08-12,3

Answer 2

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