Python 熊猫按日期分组和计数。然后将计数转换为列名

我有这个数据框

import pandas as pd
from datetime import datetime
df = pd.DataFrame([
    {"_id": "1", "date": datetime.strptime("2020-09-29 07:00:00", '%Y-%m-%d %H:%M:%S'), "status": "started"},
    {"_id": "2", "date": datetime.strptime("2020-09-29 14:00:00", '%Y-%m-%d %H:%M:%S'), "status": "end"},
    {"_id": "3", "date": datetime.strptime("2020-09-25 17:00:00", '%Y-%m-%d %H:%M:%S'), "status": "started"},
    {"_id": "4", "date": datetime.strptime("2020-09-17 09:00:00", '%Y-%m-%d %H:%M:%S'), "status": "end"},
    {"_id": "5", "date": datetime.strptime("2020-09-19 07:00:00", '%Y-%m-%d %H:%M:%S'), "status": "end"},
    {"_id": "6", "date": datetime.strptime("2020-09-19 08:00:00", '%Y-%m-%d %H:%M:%S'), "status": "end"},
]).set_index('date')

看起来是这样的：

                    _id   status
date                            
2020-09-29 07:00:00   1  started
2020-09-29 14:00:00   2      end
2020-09-25 17:00:00   3  started
2020-09-17 09:00:00   4      end
2020-09-19 07:00:00   5      end

---

我试着按天分组并计算每个状态。但是我想在列名中包含该名称的名称

以下是所需的输出：

                      status_started  status_end
date
2020-09-29 07:00:00    1                1
2020-09-25 17:00:00    1                0
2020-09-17 09:00:00    0                1
2020-09-19 07:00:00    0                2

---

我试过这个：

df = df.groupby([pd.Grouper(freq='d'), 'status']).agg({'status': "count"})
df = df.reset_index(level="status")

out: 
                    status
date       status         
2020-09-17 end           1
2020-09-19 end           2
2020-09-25 started       1
2020-09-29 end           1
2020-09-29 started       1

---

但是没有成功地转换df。

您只需要

取消堆栈

：

df.groupby([pd.Grouper(freq='d'), 'status']).size().unstack('status', fill_value=0)

输出：

status      end  started
date                    
2020-09-17    1        0
2020-09-19    2        0
2020-09-25    0        1
2020-09-29    1        1

---

您只需

取消堆叠

：

df.groupby([pd.Grouper(freq='d'), 'status']).size().unstack('status', fill_value=0)

输出：

status      end  started
date                    
2020-09-17    1        0
2020-09-19    2        0
2020-09-25    0        1
2020-09-29    1        1

---

您可以尝试

交叉表
：

d = pd.crosstab(df.index.date, df['status'])\
      .rename_axis('date').add_prefix('status_')


您可以尝试
交叉表
：

d = pd.crosstab(df.index.date, df['status'])\
      .rename_axis('date').add_prefix('status_')