【Groupby】DataFrameのデータを1分単位で集計したい

Question

Python初心者で大変恐縮なのですが、以下のようなDataFrameを1分単位でまとめてログの出現回数を集計したいと思っているのですが，Groupbyを使いこなせずに困っています。

index | date | log
0 | Aug 30 17:03:35 | abcdefg
1 | Aug 30 17:03:50 | hijklmn
2 | Aug 30 17:04:35 | opqrstu
3 | Aug 30 17:05:01 | wxyzabc
4 | Aug 30 17:05:15 | defghij
5 | Aug 30 17:05:20 | klmnopq
↓
index | date | count
0 |Aug 30 17:00 | 0
1 |Aug 30 17:01 | 0
2 |Aug 30 17:02 | 0
3 |Aug 30 17:03 | 2
4 |Aug 30 17:04 | 1
5 |Aug 30 17:05 | 3

(※ここでcountはその時間帯（分）におけるログの出現回数(内容は無視)を示しています。)

出来るのであればCount関数とうまく組み合わせたいと思っているのですが、
Python,Pandas,Groupby等に詳しい方、ご教授頂けますと幸いです。

Answer 1

１分ごとにDataFrame.goupby().count() を行うには、pandas.Grouper() を使って

df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='1min')).count().reset_index()

となります。
ただし、'date'列がDatetime型であることが前提です。

Comments

[beathacker]

お返事遅くなり申し訳ありません。
なんとかカウントすることが出来ました。
ありがとうございます。