Pandas 按日期分组和计数。然后将计数转置为列名称

Question

我有这个数据框import pandas as pdfrom datetime import datetimedf = pd.DataFrame([    {"_id": "1", "date": datetime.strptime("2020-09-29 07:00:00", '%Y-%m-%d %H:%M:%S'), "status": "started"},    {"_id": "2", "date": datetime.strptime("2020-09-29 14:00:00", '%Y-%m-%d %H:%M:%S'), "status": "end"},    {"_id": "3", "date": datetime.strptime("2020-09-25 17:00:00", '%Y-%m-%d %H:%M:%S'), "status": "started"},    {"_id": "4", "date": datetime.strptime("2020-09-17 09:00:00", '%Y-%m-%d %H:%M:%S'), "status": "end"},    {"_id": "5", "date": datetime.strptime("2020-09-19 07:00:00", '%Y-%m-%d %H:%M:%S'), "status": "end"},    {"_id": "6", "date": datetime.strptime("2020-09-19 08:00:00", '%Y-%m-%d %H:%M:%S'), "status": "end"},]).set_index('date')看起来像这样：                    _id   statusdate                            2020-09-29 07:00:00   1  started2020-09-29 14:00:00   2      end2020-09-25 17:00:00   3  started2020-09-17 09:00:00   4      end2020-09-19 07:00:00   5      end我正在尝试按天分组并计算每个状态。但我想在列名称中包含名称的名称。这是所需的输出：                      status_started  status_enddate2020-09-29 07:00:00    1                12020-09-25 17:00:00    1                02020-09-17 09:00:00    0                12020-09-19 07:00:00    0                2我试过这个：df = df.groupby([pd.Grouper(freq='d'), 'status']).agg({'status': "count"})df = df.reset_index(level="status")out:                     statusdate       status         2020-09-17 end           12020-09-19 end           22020-09-25 started       12020-09-29 end           12020-09-29 started       1但并没有成功改造df。

Answer 1

您可以尝试crosstab：

d = pd.crosstab(df.index.date, df['status'])\

      .rename_axis('date').add_prefix('status_')

status      status_end  status_started

date                                  

2020-09-17           1               0

2020-09-19           2               0

2020-09-25           0               1

2020-09-29           1               1

Answer 2

您只需要unstack：

df.groupby([pd.Grouper(freq='d'), 'status']).size().unstack('status', fill_value=0)

输出：

status      end  started

date                    

2020-09-17    1        0

2020-09-19    2        0

2020-09-25    0        1

2020-09-29    1        1