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Python 按Groupby中的日期聚合数据帧计数

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Python 按Groupby中的日期聚合数据帧计数,python,pandas,group-by,count,date-range,Python,Pandas,Group By,Count,Date Range,我有一个带有第一个和最后一个日期列的Pandas数据框，从中我构建了一个dr字段，其中包含范围内的日期列表： _id FID first_seen last_seen dr 607abc 1925 2020-11-13 2021-04-22 DatetimeIndex(['2020-11-13', '2020-11-14', '20...]) 608abd 1925 2021-03-05 2021-03-07 Datetime

我有一个带有第一个和最后一个日期列的Pandas数据框，从中我构建了一个
dr
字段，其中包含范围内的日期列表：

_id     FID     first_seen    last_seen     dr
607abc  1925    2020-11-13    2021-04-22    DatetimeIndex(['2020-11-13', '2020-11-14', '20...])
608abd  1925    2021-03-05    2021-03-07    DatetimeIndex(['2021-03-05', '2021-03-06', '20...])
442xae  1331    2020-05-05    2021-04-22    DatetimeIndex(['2020-05-05', '2021-04022', '20...])
...
对于每个
FID
，对于与该FID相关的每个日期，我需要获取该日期的
\u id
计数。例如，从上面可以看出，如下所示：

FID     date          count(_id)
1925    2020-11-13    44
1925    2020-11-14    46
...
1925    2021-04-22    61
1331    2020-05-05    189
1331    2020-05-06    190
...
我知道我需要先按FID分组，然后得到第一次看到的最小值和最后一次看到的最大值，然后我就卡住了…

让我们试试
分解


df.explode('dr').groupby(['FID','dr']).size()


或者我们可以在这里尝试
value\u counts


df.explode('dr').value_counts(['FID','dr'])



Welp brain fart，谢谢你帮我解决了这个问题！