Intentando encontrar los pandas equivalentes para el siguiente SQL:
SELECT KnownSince, COUNT(1)
FROM mytable
GROUP BY KnownSince
Ya he probado:
aux.groupby(['KnownSince'])['KnownSince'].agg(['count']),
aux.groupby(['KnownSince']).agg(['count']),
aux['KnownSince'].groupby(['KnownSince']).agg(['count']),
aux['KnownSince'].groupby().agg(['count'])
Pero no logró el resultado esperado.
P.S: KnownSince es un número en el formato AAAAMM y no un objeto de fecha y hora.
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Leonardo
27 feb. 2020 a las 00:13
2 respuestas
La mejor respuesta
Es size:
df.groupby('KnownSince', as_index=False).size()
O llamada agg:
df.groupby('KnownSince').agg(count=('KnownSince','count')).reset_index()
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Quang Hoang
26 feb. 2020 a las 21:17
En pandas, función incorporada value_counts
df['KnownSince'].value_counts()
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YOBEN_S
26 feb. 2020 a las 21:46