如何通过数据框中的数据计算频率？
How can I count frequency by data in dataframe?
我对 pandsa 中的 groupby 有疑问。我的 DF 如下所示：
time ID
01-13 1
01-13 2
01-14 3
01-15 4
01-15 5
我需要如下结果：
time ID
01-13 2
01-14 1
01-15 2
所以基本上我需要通过数据来计算频率ID。我对此感到不安，但我不确定结果（df 很大）。任何的想法？感谢帮助
df = df.groupby("Time").Id.value_counts()
此致
一种方法是：
df.time.value_counts()
输出：
01-15 2
01-13 2
01-14 1
Name: time, dtype: int64
其他方式，如上评论者所建议：
df.groupby(['time']).size().reset_index(name='Frequency')
输出：
time Frequency
0 01-13 2
1 01-14 1
2 01-15 2
请注意，如果需要，您可以按多个变量分组：
df.groupby(['col1', 'col2', 'etc.'])...
我对 pandsa 中的 groupby 有疑问。我的 DF 如下所示：
time ID
01-13 1
01-13 2
01-14 3
01-15 4
01-15 5
我需要如下结果：
time ID
01-13 2
01-14 1
01-15 2
所以基本上我需要通过数据来计算频率ID。我对此感到不安，但我不确定结果（df 很大）。任何的想法？感谢帮助
df = df.groupby("Time").Id.value_counts()
此致
一种方法是：
df.time.value_counts()
输出：
01-15 2
01-13 2
01-14 1
Name: time, dtype: int64
其他方式，如上评论者所建议：
df.groupby(['time']).size().reset_index(name='Frequency')
输出：
time Frequency
0 01-13 2
1 01-14 1
2 01-15 2
请注意，如果需要，您可以按多个变量分组：
df.groupby(['col1', 'col2', 'etc.'])...