合并具有相同日期的行并在 pandas 中添加计数器列

Question

我有一个简单的 DataFrame，如下所示：

               date
0   2018-08-28 13:13:37
1   2018-08-28 13:43:31
2   2018-08-28 15:23:25
3   2018-08-28 15:23:30
4   2018-08-28 15:23:33
5   2018-08-28 15:23:34
...
790 2018-09-04 10:45:38
791 2018-09-04 10:45:38
792 2018-09-04 11:13:16
793 2018-09-04 12:12:09
794 2018-09-04 14:01:54

我想将具有相同日期的所有行（小时、分钟和秒并不重要）分组，并使用总和（具有相同日期的合并行数）创建一个新列。

我试图计算出的输出是：

          date         sum
0   2018-08-28         6
1   2018-08-29         100
2   2018-08-30         100
3   2018-08-31         100
4   2018-09-01         100
5   2018-09-02         100
6   2018-09-03         100
7   2018-09-04         100

我尝试使用groupby 函数，但无法获得正确的输出

Answer 1

使用：

df.groupby(df['date'].dt.date).size().rename(columns={'size':'sum'})

此方法假设Series“日期”已经是 dtype datetime。

pd.read_csv如果通过传递参数“ ”创建 DataFrameparse_dates=['date']或运行以下命令，您可以设置此项：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])