要按日期统计布尔变量,你需要有一个包含日期和布尔变量的数据集。假设你已经有了一个包含日期和布尔变量的DataFrame,下面是一个解决方法的代码示例:
import pandas as pd
# 创建示例数据集
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03'],
'变量': [True, False, True, True, False]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
# 按日期分组,并计算每个日期的布尔变量的数量
count_by_date = df.groupby('日期')['变量'].sum()
print(count_by_date)
输出结果将是:
日期
2021-01-01 1
2021-01-02 2
2021-01-03 0
Name: 变量, dtype: int64
在这个示例中,首先将日期列转换为日期类型,然后使用groupby
函数按日期分组。然后,通过对布尔变量进行求和操作,计算每个日期的布尔变量的数量。最后,打印输出结果。
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