我有一个带有日期+时间和标签的数据帧，我想将其重塑为带有该月标签频率的日期(/月(列：
date_time label
1 2017-09-26 17:08:00 0
3 2017-10-03 13:27:00 2
4 2017-10-04 19:04:00 0
11 2017-10-11 18:28:00 1
27 2017-10-13 11:22:00 0
28 2017-10-13 21:43:00 0
39 2017-10-16 14:43:00 0
40 2017-10-16 21:39:00 0
65 2017-10-21 21:53:00 2
...
98 2017-11-01 20:08:00 3
99 2017-11-02 12:00:00 3
100 2017-11-02 12:01:00 2
109 2017-11-02 12:03:00 3
110 2017-11-03 22:24:00 0
111 2017-11-04 09:05:00 3
112 2017-11-06 12:36:00 3
113 2017-11-06 12:48:00 2
128 2017-11-07 15:20:00 2
143 2017-11-10 16:36:00 3
144 2017-11-10 20:00:00 0
145 2017-11-10 20:02:00 0
我用这条线按月对标签频率进行分组(部分感谢这篇文章(：
df2 = df.groupby([pd.Grouper(key='date_time', freq='M'), 'label'])['label'].count()
哪些输出
date_time label
2017-09-30 0 1
2017-10-31 0 6
1 1
2 8
3 2
2017-11-30 0 25
4 2
5 1
2 4
3 11
2017-12-31 0 14
5 3
2 5
3 7
2018-01-31 0 8
4 1
5 1
2 2
3 3
但是，如前所述，我想按月/日期列获取数据：
2017-09-30 2017-10-31 2017-11-30 2017-12-31 2018-01-31
0 1 6 25 14 8
1 0 1 0 0 0
2 0 8 4 5 2
3 0 2 11 7 3
4 0 0 2 0 1
5 0 0 1 3 1
目前我可以将数据除以
pd.concat([df2[m] for m in df2.index.levels[0]], axis=1).fillna(0)
但我丢失了列名：
label label label label label
0 1.0 6.0 25.0 14.0 8.0
1 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 8.0 4.0 5.0 2.0
3 0.0 2.0 11.0 7.0 3.0
4 0.0 0.0 2.0 0.0 1.0
5 0.0 0.0 1.0 3.0 1.0
所以我必须做一个更长的版本，我生成一个系列，重命名它，连接，然后填写空白：
m_list = []
for m in df2.index.levels[0]:
m_labels = df2[m]
m_labels = m_labels.rename(m)
m_list.append(m_labels)
pd.concat(m_list, axis=1).fillna(0)
导致
2017-09-30 2017-10-31 2017-11-30 2017-12-31 2018-01-31
0 1.0 6.0 25.0 14.0 8.0
1 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 8.0 4.0 5.0 2.0
3 0.0 2.0 11.0 7.0 3.0
4 0.0 0.0 2.0 0.0 1.0
5 0.0 0.0 1.0 3.0 1.0
有没有一种更短/更优雅的方式来从我的原始数据中获得最后一个数据？
你只需要unstack在这里
df.groupby([pd.Grouper(key='date_time', freq='M'), 'label'])['label'].count().unstack(0,fill_value=0)
Out[235]:
date_time 2017-09-30 2017-10-31 2017-11-30
label
0 1 5 3
1 0 1 0
2 0 2 3
3 0 0 6
基于您的groupby输出
s.unstack(0,fill_value=0)
Out[240]:
date_time 2017-09-30 2017-10-31 2017-11-30 2017-12-31 2018-01-31
label
0 1 6 25 14 8
1 0 1 0 0 0
2 0 8 4 5 2
3 0 2 11 7 3
4 0 0 2 0 1
5 0 0 1 3 1