Python 带频率的数据帧

我有一个数据框，我计划用它来构建柱状图

数据框包含以下值

   starttime hour  
1  7/01/2015    0 
2  7/01/2015    0   
3  7/01/2015    3  
4  7/01/2015    3 
5  7/01/2015    12 

我想要得到结果数据帧

   starttime hour     frequency
1  7/01/2015    0             2
2  7/01/2015    3             2
3  7/01/2015    12            1

我到目前为止所做的事情

df_values = Df[['starttime','hour']]
values = df_values.groupby(['starttime'])
grouped = values.aggregate(np.sum)

我得到的输出

                                                        hour
starttime                                                   
6/01/2015  0000000000000000000000000000000000000000000000...
6/02/2015  0000000000000000000000000000000000000000000000...
6/03/2015  0000000000000000000000000000000000000000000000...
6/04/2015                                                NaN
6/05/2015                                             435211

非常感谢您的帮助。谢谢。

df['freq']=1
df.groupby（['starttime'，'hour'，as_index=False]）.count（）

df['freq']=1
df.groupby（['starttime'，'hour'，as_index=False]）.count（）

使用

groupby

+

size

/

count

-

c = df.columns.tolist() # c = ['starttime', 'hour']
df.groupby(c).size().reset_index(name='frequency')

或者

---

使用

groupby

+

size

/

count

-

c = df.columns.tolist() # c = ['starttime', 'hour']
df.groupby(c).size().reset_index(name='frequency')

或者

---

如果要绘制直方图，请使用

df.groupby（['starttime'，'hour']）.size（）.reset_index（name='freq'）

，可能重复。pandas还具有

.hist（）

函数。我认为您需要首先

导入matplotlib

，然后它类似于

df['hour'].hist（）

使用

df.groupby（['starttime'，'hour']）.size（）.reset_index（name='freq'）

，可能是重复的。如果您想绘制直方图，熊猫还有一个

.hist（）

函数。我认为您需要首先导入matplotlib，然后类似于

df['hour'].hist（）

您的答案不起作用。你至少在发布之前运行过这个吗？你是对的，谢谢@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ! 我从来没有考虑过没有额外的列来计数或应用另一个聚合函数，看起来非常直截了当！现在更新。是的，我看到了。很好，保持最低限度！不需要工作（我只是指出了你最初的错误，那就是“提供反馈”，没有工作。享受投票吧；）我很感激！让我了解了如何按数据帧的所有列进行分组。嘿，我需要投票人！我只有1K，要达到65K还有很长的路要走你的答案不起作用。你至少在发布之前运行过这个吗？你是对的，谢谢@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ! 我从来没有考虑过没有额外的列来计数或应用另一个聚合函数，看起来非常直截了当！现在更新。是的，我看到了。很好，保持最低限度！不需要工作（我只是指出了你最初的错误，那就是“提供反馈”，没有工作。享受投票吧；）我很感激！让我了解了如何按数据帧的所有列进行分组。嘿，我需要投票人！我只在1K，到65K还有很长的路要走

   starttime  hour  frequency
0  7/01/2015     0          2
1  7/01/2015     3          2
2  7/01/2015    12          1