Pandas groupby month and year (date as datetime64[ns]) 并按计数汇总

Question

我有一个数据框，它是我在 pandas 中创建的，按日期分组并按游乐设施汇总。

      date   rides
0   2019-01-01  247279
1   2019-01-02  585996
2   2019-01-03  660631
3   2019-01-04  662011
4   2019-01-05  440848
..         ...     ...
451 2020-03-27  218499
452 2020-03-28  143305
453 2020-03-29  110833
454 2020-03-30  207743
455 2020-03-31  199623

[456 rows x 2 columns]

我的 date 专栏在 datetime64[ns] 中。

date     datetime64[ns]
rides             int64
dtype: object

现在我想创建另一个数据框，按月和年分组（我有 2019 年和 2020 年的数据）并按游乐设施汇总。

理想输出：

Year Month   Rides
2019 January 2000000
2020 March   1000000

Answer 1

您可以 groupby 并从日期列中获取 dt.year and the dt.month_name。

print (df.groupby([df['date'].dt.year.rename('year'), 
                   df['date'].dt.month_name().rename('month')])
         ['rides'].sum().reset_index())
   year    month    rides
0  2019  January  2596765
1  2020    March   880003

Answer 2

datetime 还支持 to_period 转换，因此我们可以按月对所有内容进行分组。

df.groupby(df.date.dt.to_period('M')).agg('sum')
#           rides
#date            
#2019-01  2596765
#2020-03   880003

在这种情况下，索引是 PeriodIndex，它具有许多相同的 datetime 属性。

PeriodIndex(['2019-01', '2020-03'], dtype='period[M]', name='date', freq='M')

Pandas groupby month and year (date as datetime64[ns]) 并按计数汇总

Pandas groupby month and year (date as datetime64[ns]) and summarized by count

python

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pandas

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