python - 如何从 pandas 的 groupby 函数中获取列数的新数据框？

Question

我根据 created_at_hour 对我的数据进行分组并计算总和。我这样做没问题。但是，我想获得一个只有这两列的新数据框。我该怎么做？

这是我的数据示例

created_at, user_id
xxx, x

这就是我到目前为止所做的。

data.created_at = pd.to_datetime(data.created_at)
data['created_at_minute'] = data.apply(lambda row: row['created_at'].minute, axis=1)
data['created_at_day'] = data.apply(lambda row: row['created_at'].day, axis=1)
data['created_at_hour'] = data.apply(lambda row: row['created_at'].hour, axis=1)
group_by = data.groupby(['created_at_hour']).agg(['count'])
group_by.plot()

我得到这样的图表。

一切都很好，但现在我想要一个新的数据框，其中只有 created_at_hour 和来自 groupby 的新的 count 列我怎么能去做？这是目前的结果。

Answer 1

您可以执行 data.groupby(['created_at_hour']).created_at.agg(['count']) 仅对一列进行聚合(在本例中为 created_at )。那么您生成的 DataFrame 将只有一列。它仍然会有一个 MultiIndex 列索引，因为您使用了 .agg(['count']) (传递一个单元素列表)。如果您只想进行一次聚合，则可以改用 .agg('count') 或仅使用 .count()。