Python 按列和行计数分组绘制时间序列图

我有一个数据帧，它有两个值

索引是datetime，第二列是class_label

我想通过按class_标签分组并计算行数来重新采样这个数据帧

datetime            class_label
01-01-2020 00:00    1
01-01-2020 00:00    2
01-01-2020 00:00    2
01-02-2020 00:00    2
01-02-2020 00:00    2
01-03-2020 00:00    1
01-04-2020 00:00    1

是否可以按天重新取样并显示标签数量

datetime            class_label   count
01-01-2020 00:00    1             1
01-01-2020 00:00    2             2
01-02-2020 00:00    2             2
01-03-2020 00:00    1             1
01-04-2020 00:00    1             1

---

您似乎希望同时按

datetime

和

class\u标签

进行分组，并计算每组的观察次数

从1.1.0开始，您可以使用

.size（）

或

.value\u counts（）

来自随机导入范围
从日期时间导入时间增量，日期
将numpy作为np导入
作为pd进口熊猫
def随机_日期（开始、结束）：
增量=结束-开始
增量=（增量天*24*60*60）+增量秒
随机秒=随机范围（整数增量）
返回开始+时间增量（秒=随机秒）
n=100
开始=日期（2020年1月1日）
结束=日期（2020年1月5日）
df=pd.DataFrame（{“datetime”：[random_date（start，end）表示范围（n）]，“class_label”：[np.random.randint（1，3）表示范围（n）]）
#使用
df.groupby（['datetime'，'class_label']，as_index=False）.size（）.rename（columns={“size”：“count”}.sort_值（['datetime'，'class_label']））
#使用.value_counts（）
df.value_counts（）。到_帧（“计数”）。对_值（['datetime'，'class_label']）进行排序。重置_索引（）

groupby与first和count