按星期几分组大熊猫

Question

  I have a dataframe,df 

        Index       eventName Count   pct
     2017-08-09       ABC     24     95.00%
     2017-08-09       CDE    140     98.50%
     2017-08-10       DEF    200     50.00%
     2017-08-11       CDE    150     99.30%
     2017-08-11       CDE    150     99.30%
     2017-08-16       DEF    200     50.00%
     2017-08-17       DEF    200     50.00%

我希望通过计算列pct中的值来按每周每周发生一次分组。例如，我们现在有：

 2017-08-09 has 2 values in pct column  and  2017-08-16 has 1 value in pct, then we have Monday:3 
  2017-08-10  has 1 value and 2017-08-17 has 1 value,then we have Tuesday:2 and so on

那么结果数据框应如下所示：

    Index        Count   
 Monday            3
 Tuesday           2
 Wednesday         2

我已经尝试了df2=df.groupby(pd.Grouper(freq='D')).size().sort_values(ascending=False)，但它没有在一周中的某一天进行分组而没有转换为日期索引到单词

Answer 1

温家宝对value_counts的回答很好，但没有说明在NaN专栏中pcts的可能性。

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假设Index是索引，你可以调用groupby + count -

df.index = pd.to_datetime(df.index)
df.groupby(df.index.weekday_name).pct.count()

Index
Friday       2
Thursday     2
Wednesday    3
Name: pct, dtype: int64

要在工作日排序，请转换为pd.Categorical，如here所示。

Answer 2

通过使用value_counts

df.Index=pd.to_datetime(df.Index)
df.Index.dt.weekday_name.value_counts()
Out[994]: 
Wednesday    3
Thursday     2
Friday       2
Name: Index, dtype: int64

Answer 3

您可以使用：

df.rename(columns={'Index': 'New_name'}, inplace=True)

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

df['Day_df'] = df['New_name'].dt.weekday_name

df.groupby(['Day_df']).count()