用蟒蛇熊猫按月计算发生频率

Question

假设我有以下数据序列：

Date      Category
2014-8    Facebook
2014-8    Vimeo
2014-8    Facebook
2014-8    Facebook
2014-9    Facebook
2014-9    Orkut
2014-9    Facebook
2014-9    Facebook
2014-9    Facebook
...
2014-10    Youtube
2014-10    DailyMotion
2014-10    Facebook
2014-10    Vimeo
2014-10    Facebook
2014-10    Facebook

我想对每个类别(时间序列中的唯一价值/因素)每月和每年进行统计。

Category     Date        Count
Facebook     2014-01     5
             2014-02     6
             2014-03     8
Vimeo        2014-01     3
             2014-02     10
             2014-03     9
youtube      2014-01     13
             2014-02     61
             2014-03     8

所以，当我打电话给Facebook时，我可以看到每个月facebook发生了多少次。

我试过的是：

df['Date'] = df['Date'].map(lambda x: '{year}-{month}'.format(year=x.year,
                                                              month=x.month,
                                                              day=x.day))
a = df.groupby(['Category','year-month']).size()

Answer 1

您需要同时按类别和日期进行分组，然后在日期上进行计数：

>>> df.groupby(['Category', 'Date']).Date.count()
Category     Date   
DailyMotion  2014-10    1
Facebook     2014-10    3
             2014-8     3
             2014-9     4
Orkut        2014-9     1
Vimeo        2014-10    1
             2014-8     1
Youtube      2014-10    1
Name: Date, dtype: int64

获取某一特定类别的每月总数(例如：(“‘Facebook”)，您首先需要过滤类别：

>>> df[df.Category == 'Facebook'].groupby(['Category', 'Date']).Date.count()
Category  Date   
Facebook  2014-10    3
          2014-8     3
          2014-9     4
Name: Date, dtype: int6