Question

如何计算每个月的填充量？

data = [
        {"event_date": "2018-08-10", "tags": ["tv", "radio"]},
        {"event_date": "2018-08-11", "tags": ["tv", "radio"]},
        {"event_date": "2018-09-10", "tags": ["tv"]},
        {"event_date": "2018-11-10", "tags": ["tv", "wifi"]}
    ] 
df = pd.DataFrame(data)
df.groupby([(df['event_date']).dt.month, df['tags']]).count()

我期望什么：

month tv radio wifi
8 2 2 0
9 1 0 0
10 0 0 0
11 1 0 1

Answer 1

这是unnest，get_dummies和reindex混合问题

df.event_date=pd.to_datetime(df.event_date).dt.month

l=list(range(df.event_date.min(),df.event_date.max()+1))
df.set_index('event_date').tags.apply(pd.Series).stack().\
  str.get_dummies().sum(level=0).\
   reindex(l,fill_value=0)
Out[834]: 
            radio  tv  wifi
event_date                 
8               2   2     0
9               0   1     0
10              0   0     0
11              0   1     1

Answer 2

与@Wen类似的方法，但是创建一个新的DataFrame来避免apply：

s = (pd.DataFrame(df.tags.values.tolist(),
        index=df.event_date.dt.month).stack().reset_index(1, drop=True))

现在使用pd.get_dummies：

(pd.get_dummies(s).sum(level=0)
    .reindex(np.arange(s.index.min(),s.index.max()+1), fill_value=0))

            radio  tv  wifi
event_date
8               2   2     0
9               0   1     0
10              0   0     0
11              0   1     1

熊猫按月计算计数

2 个答案: