Python pandas：計算每個月在多列中出現的字符串數

Question

我有一個熊貓數據框，看起來像下面的內容，“ created_at”包含日期時間值；

Id   created_at            issue_type        product_version
123  2017-01-01 14:00:00   product failure   version_a
124  2017-02-01 13:40:00   ID10t             version_c
125  2017-02-20 01:40:00   PEBCAK            version_c

我需要每個月都能出現issue_type和product_version。

因此，結果應如下所示：

month issue_type       count    product_version count
Jan   product failure  1        version_a       1
Feb   ID10t            1        version_c       2     
      PEBCAK           1        

更新：

這使我成為其中的一部分：

df.groupby(pd.Grouper(key='created_at', freq='M' ['issue_type'].value_counts()

Answer 1

遵循以下原則：

df.groupby([df.created_at.dt.month,'product_version']).count()['Id'].reset_index(1)
#           product_version  Id
#created_at                    
#1                version_a   1
#2                version_c   2

您將最終得到兩個數據框（一個用於版本，一個用於問題）。 如有必要，您可以稍后重新組合它們。