Pandas 一周中每一天的平均行数

Question

要获得工作日的总行数/计数，我执行以下操作：df['day'] = pandas.to_datetime(df['datetime']).dt.day_name()print(pandas.value_counts(df.day))但是，例如，如果数据框中的星期五比星期一多，我如何获得每个工作日的平均行数？或者换个方式问：我如何将每个计数除以发生的那个工作日的数量？澄清：例如有 5 Mo,tue,wen,thurs 但 4 fri,sat,sun () 我想将 Mo,tue,wen,thurs 的计数除以 5 和 fri,sat 的计数，太阳 () 由 4下面的答案是正确的。

Answer 1

假设您只想要天数：

 num_days = df['day'].value_counts()

如果您想要数据集中的天数百分比。

 df['day'].value_counts(normalize=True)

更进一步，看起来您想要数据集中的天数与可能的天数。

 # Create series for days in your dataframe

 days_in_df = df['day'].value_counts()

 # Create a dataframe with all days

 start = '01/01/2019'

 end = '01/31/2019'

 all_days_df = pd.DataFrame(data={'datetime':pd.date_range(start='01/01/2019',periods=31,freq='d')})

 all_days_df['all_days'] = all_days_df['datetime'].dt.day_name()

 # Use that for value counts

 all_days_count = all_days_df['all_days'].value_counts()

 # We now merge them

 result = pd.concat([all_days_count,days_in_df],axis=1,sort=True)

 # Finnaly we can get the ration

 result['day']/result['all_days']