如何在 Pandas 中按月计算分类列?
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【中文标题】如何在 Pandas 中按月计算分类列?【英文标题】:How can I count categorical columns by month in Pandas? 【发布时间】:2017-10-18 21:03:46 【问题描述】:我的时间序列数据有一列可以取值 A、B 或 C。
我的数据示例如下所示:
date,category
2017-01-01,A
2017-01-15,B
2017-01-20,A
2017-02-02,C
2017-02-03,A
2017-02-05,C
2017-02-08,C
我想按月对我的数据进行分组,并将 A 的计数和 B 的计数的总和存储在 a_or_b_count
列中,并将 C
的计数存储在 c_count
中。
我已经尝试了几件事,但我能做的最接近的是使用以下函数预处理数据:
def preprocess(df):
# Remove everything more granular than day by splitting the stringified version of the date.
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'].apply(lambda t: t.replace('\ufeff', '')), format="%Y-%m-%d")
# Set the time column as the index and drop redundant time column now that time is indexed. Do this op in-place.
df = df.set_index(df.date)
df.drop('date', inplace=True, axis=1)
# Group all events by (year, month) and count category by values.
counted_events = df.groupby([(df.index.year), (df.index.month)], as_index=True).category.value_counts()
counted_events.index.names = ["year", "month", "category"]
return counted_events
这给了我以下信息:
year month category
2017 1 A 2
B 1
2 C 3
A 1
总结所有 A 和 B 的过程将是相当手动的,因为在这种情况下类别成为索引的一部分。
我是一个绝对的熊猫威胁,所以我可能会比实际更难。任何人都可以提供有关如何在 pandas 中实现此分组的提示吗?
【问题讨论】:
【参考方案1】:虽然我更喜欢@Scott Boston 的解决方案,但我尝试了这个,因为我之前结合了 A 和 B 值。
df.date = pd.to_datetime(df.date, format = '%Y-%m-%d')
df.loc[(df.category == 'A')|(df.category == 'B'), 'category'] = 'AB'
new_df = df.groupby([df.date.dt.year,df.date.dt.month]).category.value_counts().unstack().fillna(0)
new_df.columns = ['a_or_b_count', 'c_count']
new_df.index.names = ['Year', 'Month']
a_or_b_count c_count
Year Month
2017 1 3.0 0.0
2 1.0 3.0
【讨论】:
预期输出是什么? 我比我更喜欢这个解决方案。以上是关于如何在 Pandas 中按月计算分类列?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章