如何从旧数据框创建新数据框？答案

【问题标题】：How to create a new dataframe from old dataframe?如何从旧数据框创建新数据框？
【发布时间】：2020-02-29 20:06:26
【问题描述】：

我有一个包含大量温度值测量值的数据框。我想计算一个月中每一天的测量次数。到目前为止，我设法显示了测量的数量，并创建了一个新的数据框，其中包含天的唯一值。如何在新列中将测量次数添加到新数据框（包含所有唯一日期值的数据框）？

到目前为止，我已经管理了这个函数，它计算给定日期的测量次数：

def measurements_in_a_day(day, month, year):
    full_date = day.format(), '/', month.format(), '/', year.format()
    full_date = ''.join(full_date)
    seriesObj = data.apply(lambda x: True if x['day'] == (full_date) else False, axis=1)
    no_of_rows = len(seriesObj[seriesObj == True].index)
    print('Number of Rows in dataframe in which date is ', full_date, ' are ', no_of_rows)

问题是我必须调用这个函数 3 次不同的时间，因为 csv 文件不保存数据的保存格式。如何在为唯一月份天数创建的数据框中的新列中添加测量计数？

【问题讨论】：

能否请您发布一些示例数据。
能否添加输入数据和预期输出数据？
@iulianaiuliana 你的预期输出是什么

标签： python pandas csv dataframe

【解决方案1】：

您尝试过使用 pandas groupby 吗？

像 data.groupby('day').count() 这样的东西应该会给你你想要的。

【讨论】：

【解决方案2】：

df1=df.groupby('day')['time'].count().reset_index()
df1=df1.rename(columns={'time':'count'})

一行：

df1=df.groupby('day')['time'].count().reset_index().rename(columns={'time':'count'})

如果您更喜欢将日期作为索引，您可以执行以下操作

df1=df.groupby('day')['time'].count().rename('count')

【讨论】：