Python groupで集約し、個数を数える方法

Question

下記のようなデータがあったとして、日ごとに個数を数えたいのですが、どうすればよいのでしょうか？

元のデータ
date, value
2020/08/01 00:00:00, A
2020/08/01 01:00:00, A
2020/08/01 02:00:00, B
2020/08/01 03:00:00, C
2020/08/01 04:00:00, A
・・・
2020/08/01 22:00:00, B
2020/08/01 23:00:00, A
2020/08/02 00:00:00, B
2020/08/02 02:00:00, C
2020/08/02 03:00:00, A
・・・

ほしいデータ
2020/08/01
A:12, B:4, C:8
2020/08/02
A:10, B:10, C:2
・・・

df.groupby(pd.Grouper(key="date", freq = '1d'))
で1日ごとにまとめてcountすればよいのかと思ったのですが、うまくいきませんでした。

ご教示いただけますと幸いです。
よろしくお願い致します。

Answer 1

以下のようにdateを日付で丸めたday列を作り、それとvalue列をgroupbyすればよいです。

import pandas as pd
from io import StringIO

s = """date,value
2020/08/01 00:00:00, A
2020/08/01 01:00:00, A
2020/08/01 02:00:00, B
2020/08/01 03:00:00, C
2020/08/01 04:00:00, A
2020/08/01 22:00:00, B
2020/08/01 23:00:00, A
2020/08/02 00:00:00, B
2020/08/02 02:00:00, C
2020/08/02 03:00:00, A"""
df = pd.read_csv(StringIO(s), parse_dates=['date'])
df['day'] = df['date'].dt.date

grp = df.groupby(['day', 'value']).count().reset_index()
print(grp)
"""
          day value  date
0  2020-08-01     A     4
1  2020-08-01     B     2
2  2020-08-01     C     1
3  2020-08-02     A     1
4  2020-08-02     B     1
5  2020-08-02     C     1
"""

Comments

[ta.eee]

ありがとうございました！

Answer 2

ピボットテーブルで集計しようとしたが、、途中が美しくない。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('hourdat.csv', parse_dates=['date'], skipinitialspace=True)
df['day'] = df['date'].dt.date
for v in df['value'].unique():
    df[v] = [int(x == v) for x in df['value']]

print(pd.pivot_table(df, index='day', aggfunc=sum))

             A   B  C
day
2020-08-01  12   4  8
2020-08-02  11  11  2

Comments

[ta.eee]

ありがとうございました！