使用pandas groupby计算周数

Question

我有以下示例数据框：

Date                count_row   Work_Type

2018-07-31 00:00:00 1           logpage

2018-08-01 00:00:00 1           logpage

2018-08-01 00:00:00 1           logpage

2018-08-01 00:00:00 1           logpage

2018-08-01 00:00:00 1           logpage

2018-09-02 00:00:00 1           logpage

2018-09-02 00:00:00 1           logpage

2018-09-03 00:00:00 1           logpage

2018-09-04 00:00:00 1           logpage

2018-09-04 00:00:00 1           logpage

2018-09-06 00:00:00 1           logpage

2018-09-07 00:00:00 1           logpage

2018-09-08 00:00:00 1           logpage

我想将其分解为几周，并计算该周的出现次数。具体来说，我认为一周的开始是星期一，一周的结束是星期日。

例如，9/3/2018是星期一（或我认为是一周的开始）。所以从那个星期一到下一个星期日，我算的是9/3/2018。

以下是我正在寻找的数据框结果：

Beginning of Week Date (Mon)    count

7/30/2018                       5

8/27/2018                       2

9/3/2018                        6

我尝试了以下代码：

df.set_index('Date', inplace=True)

df.sort_index(inplace=True)

def take_first(array_like):

    return array_like[0]

output = df.resample('W',                  

                    how={'Date': take_first, 

                         'count_row': 'sum'}, 

                    loffset=pd.offsets.timedelta(days=-6))

这是我得到的错误：

IndexError: index out of bounds

Answer 1

您可以使用resample：df.resample('W-Mon', on='Date', label='left', closed='left').sum().query('count_row > 0') 输出：            count_rowDate                 2018-07-30          52018-08-27          22018-09-03          6