我刚刚开始使用Pandas并尝试组合：按日期对数据进行分组,并计算每组中的唯一值.
这是我的数据：
User,Type
Datetime
2014-04-15 11:00:00,A,New
2014-04-15 12:00:00,B,Returning
2014-04-15 13:00:00,C,New
2014-04-20 14:00:00,D,New
2014-04-20 15:00:00,Returning
2014-04-20 16:00:00,Returning
2014-04-20 17:00:00,Returning
这就是我想要达到的目的：将日期时间索引重新采样到当天(我可以做),并计算每天的唯一用户.
我对“类型”专栏并不感兴趣.
Day,Unique Users
2014-04-15,3
2014-04-20,2
我正在尝试df.user.resample(‘D’,how =’count’).独特但它似乎没有给我正确的答案.
最佳答案
您无需进行重新取样即可在问题中获得所需的输出.我想你可以在约会时与一个小伙伴相处：
原文链接：https://www.f2er.com/python/439764.htmlprint df.groupby(df.index.date)['User'].nunique()
2014-04-15 3
2014-04-20 2
dtype: int64
然后,如果您愿意,您可以重新计算以在计算唯一身份用户后填写时间序列差距：
cnt = df.groupby(df.index.date)['User'].nunique()
cnt.index = cnt.index.to_datetime()
print cnt.resample('D')
2014-04-15 3
2014-04-16 NaN
2014-04-17 NaN
2014-04-18 NaN
2014-04-19 NaN
2014-04-20 2
Freq: D,dtype: float64