Python 按输出转换为数据帧问题分组

因此，我不确定我是否采取了最好的方法来解决这个问题，但这就是我目前所拥有的： 这是我正在使用的df：

calls.head()

id  user_id call_date   duration
0   1000_93     1000    2018-12-27  9.0
1   1000_145    1000    2018-12-27  14.0
2   1000_247    1000    2018-12-27  15.0
3   1000_309    1000    2018-12-28  6.0
4   1000_380    1000    2018-12-30  5.0

我试图找出如何创建一个数据框，告诉我一个用户在一个月内打了多少次电话。这是我用来生成的代码：

calls_per_month = calls.groupby(['user_id',calls['call_date'].dt.month])['call_date'].count()
calls_per_month.head(10)
user_id  call_date
1000     12            16
1001     8             27
         9             49
         10            65
         11            64
         12            56
1002     10            11
         11            55
         12            47
1003     12           149
Name: call_date, dtype: int64

现在，问题是我需要使用其他数据帧的user_id属性进行进一步的计算，所以我需要能够访问我在这个表中计算的总数。然而，我创建的表似乎不是数据帧，这不允许我这样做。这是我尝试过的解决方案：

calls_per_month = calls.groupby(['user_id',calls['call_date'].dt.month])['call_date'].count().reset_index()
#(calls_per_month.to_frame()).columns = ['user_id','date','total_calls']
calls_per_month.columns = ['user_id','date','total_calls']

（我试过使用和不使用to_框架） 但我得到了以下错误： 无法插入通话日期，已存在

请建议解决这个问题的最佳方法。考虑到我有其他具有用户id和属性（如“使用的数据”）的数据帧，我如何制作此数据帧，以便我可以为每个用户id进行计算，如total_use=calls['total_calls']*internet['data_used]

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谢谢。

使用

重命名

更改级别名称，以便正确工作：

calls_per_month = (calls.groupby(['user_id',
                                  calls['call_date'].dt.month.rename('month')])['call_date']
                        .count()
                        .reset_index())

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非常感谢。我想这解决了我的问题。需要看看这个解决方案如何与我的进一步计算一起工作。