pandas groupby新しい列に集約

Question

何か検索しましたが、データを日付別にグループ化して頻度を数えて何も検索しませんでした。私は集約でこれを行うことができますが、私はどのように結果、感謝の新しい列を作成するか分からない。ファイル内

データ：

Domain Dates 
twitter.com 2016-08-08 
google.com 2016-08-09 
apple.com 2016-08-09 
linkedin.com 2016-08-09 
microsoft.com 2016-08-09 
slack.com 2016-08-12 
instagram.com 2016-08-12 
ibm.com 2016-08-12 

コード

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import datetime 
import numpy as np 

df = pd.read_csv('domains.tsv', sep='\t') 
df = df.groupby([pd.to_datetime(df.Dates).dt.date]).agg({'Dates':'size'}) 
print(df) 

利回り

  Dates 
Dates 
2016-08-08  1 
2016-08-09  4 
2016-08-12  3 

理想的には、私は '数' であるとカウント列を希望して、私はとして保存されます新しいCSV。

Answer 1

import pandas as pd 


df = pd.read_csv('domains.tsv', sep='\t') 
counter = df.groupby('Dates').count().rename(columns={'Domain': 'count'}) 
counter.to_csv('count.csv') 

あなたの現在のディレクトリに、次の結果を含むcount.csvを取得します。

Dates,count 
2016-08-08,1 
2016-08-09,4 
2016-08-12,3 

Answer 2

df['count'] = df.groupby(['Dates']).transform('count')