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python - 熊猫数据框中每月的计数和累计和

问题描述

我有一个带有两列的 pandas DataFrame：id和processing_date.

后者是处理项目 (id) 的日期。

import pandas as pd
# df
  id  processed_date
 324      2016-07-08
A550      2016-07-09
  79      2016-08-10
C295      2016-08-10
 413      2016-08-11
...
 111      2021-11-08 
 709      2021-11-08

我想绘制一个显示每个月处理的项目数量的图表和一个“在几个月内”的累积图表。由于我有 5 年零 4 个月的数据，我必须有 64 个条目和 64 个数据点才能绘制为条形图或线图。

这是我从这里得到的，但它没有按预期工作：

df['date'] = pd.to_datetime(df['processed_date']) # needed by the nature of the data
df.set_index('date')

df = df.groupby('date')['id'].count() # <- this will stack items per day
df = df.groupby(df.index.month)['id'].count() # <- this will stack items per 12 months, but I have 5 years and 4 months of data, hence 64 different months, not 12.

我怎么能做到这一点？

理想输出：

# df
  nb_items_processed  cum_sum year_month
                   2        2    2016-07
                   3        5    2016-08
...
                   2      xxx    2021-11

标签： pythonpandasdataframedatetime

解决方案

从groupby().size()每月计数开始，然后是不带 groupby 的 cumsum：

out = df.groupby(pd.Grouper(key='processed_date', freq='M')).size().reset_index(name='nb_items_processed')

out['cum_sum'] = out['nb_items_processed'].cumsum()

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