我有這個資料型別的資料框
Date Time
0 2022-05-20 17:07:00
1 2022-05-20 09:14:00
2 2022-05-19 18:56:00
3 2022-05-19 13:53:00
4 2022-05-19 13:52:00
... ... ...
81 2022-04-22 09:53:00
82 2022-04-20 18:20:00
83 2022-04-20 12:53:00
84 2022-04-20 12:12:00
85 2022-04-20 09:50:00
86 rows × 2 columns
Date datetime64[ns]
Time object
dtype: object
我試過
df1 = df[['Date','Time']].groupby(['Date']).agg(['count'])
了
Time
Date count
2022-04-20 4
2022-04-22 4
2022-04-25 3
2022-04-26 6
2022-04-27 4
2022-04-28 4
2022-04-29 4
2022-05-02 4
2022-05-03 4
2022-05-04 4
當我嘗試時，時間也消失了
df = df.groupby(['Date'])['Date'].count().reset_index(name='Counts')
0 2022-04-20 4
1 2022-04-22 4
2 2022-04-25 2
3 2022-04-26 6
4 2022-04-27 4
所以時間欄就消失了。如何獲得一個資料框，其中日期將是索引，該日期的時間，計算該日期的出現次數？如果日期數是奇數，我的專案是找出日期內的時間差異。例如，如果在 2020 年 5 月 19 日有 4 個時間條目，那么我需要找到條目 1 和條目 2 之間的差異，然后是條目 3 和條目 4，將上述相加得到最終結果。我不知道除了資料框之外是否有更優雅的方法來做到這一點。
uj5u.com熱心網友回復：
您可以按日期將計數合并到原始 DF。這有幫助嗎？
df2=df.groupby(['Date'])['Date'].count().reset_index(name='count')
df3=df.merge(df2,
on='Date', how='left')
df3.set_index('Date', inplace=True)
df3
Time count
Date
2022-05-20 17:07:00 2
2022-05-20 09:14:00 2
2022-05-19 18:56:00 3
2022-05-19 13:53:00 3
2022-05-19 13:52:00 3
2022-04-22 09:53:00 1
2022-04-20 18:20:00 4
2022-04-20 12:53:00 4
2022-04-20 12:12:00 4
2022-04-20 09:50:00 4
為了讓日期只出現一次，這里是
df2=df.groupby(['Date'])['Date'].count().reset_index(name='count')
df3=df.merge(df2, on='Date', how='left')
df3=df3.reset_index()
df3['index'] = 'col' # it is added to make use of pd.pivot below, a workaround
df3.pivot(index=['Date','Time','count'], columns='index')
Date Time count
2022-04-20 09:50:00 4
12:12:00 4
12:53:00 4
18:20:00 4
2022-04-22 09:53:00 1
2022-05-19 13:52:00 3
13:53:00 3
18:56:00 3
2022-05-20 09:14:00 2
uj5u.com熱心網友回復：
您可以使用nunique：
df['count'] = df.groupby('Date').transform('nunique')
print(df)
# Output
Date Time count
0 2022-05-20 0 days 17:07:00 2
1 2022-05-20 0 days 09:14:00 2
2 2022-05-19 0 days 18:56:00 3
3 2022-05-19 0 days 13:53:00 3
4 2022-05-19 0 days 13:52:00 3
81 2022-04-22 0 days 09:53:00 1
82 2022-04-20 0 days 18:20:00 4
83 2022-04-20 0 days 12:53:00 4
84 2022-04-20 0 days 12:12:00 4
85 2022-04-20 0 days 09:50:00 4
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