我有数据框：
date id
0 12-12-2015 123
1 13-12-2015 123
2 15-12-2015 123
3 16-12-2015 123
4 18-12-2015 123
5 12-12-2015 456
6 13-12-2015 456
7 15-12-2015 456
我需要将
date数为id我尝试
df.groupby('id')['date'].count()我需要获取（如果日期不在id中，则等于0）
id date count
0 123 12-12-2015 1
1 123 13-12-2015 1
2 123 14-12-2015 0
3 123 15-12-2015 1
4 123 16-12-2015 1
5 123 17-12-2015 0
6 123 18-12-2015 1
7 456 12-12-2015 1
8 456 13-12-2015 1
9 456 14-12-2015 0
10 456 15-12-2015 1
然后将其以这种格式写入
json文件{
"1234567890abcdef1234567890abcdef": {
"2016-06": 1,
"2016-05": 0,
"2016-04": 0,
"2016-03": 1,
"2016-02": 1,
"2016-01": 0
},
"0987654321abcdef1234567890abcdef": {
"2016-06": 1,
"2016-05": 1,
"2016-04": 1,
"2016-03": 0,
"2016-02": 0,
"2016-01": 0
}
}
我怎样才能做到这一点？
最佳答案
第一次使用resample：
df['date'] = pd.to_datetime(df.date)
df.set_index('date', inplace=True)
df = df.groupby('id').resample('D').size().reset_index(name='val')
print (df)
id date val
0 123 2015-12-12 1
1 123 2015-12-13 1
2 123 2015-12-14 0
3 123 2015-12-15 1
4 123 2015-12-16 1
5 123 2015-12-17 0
6 123 2015-12-18 1
7 456 2015-12-12 1
8 456 2015-12-13 1
9 456 2015-12-14 0
10 456 2015-12-15 1
然后
to_json：#remove 00:00:00 from datetime
df['date'] = df.date.dt.date
print (df.groupby('id').apply(lambda x: x.set_index('date')['val'].to_dict()).to_json())
{"123":{"2015-12-18":1,"2015-12-15":1,"2015-12-12":1,"2015-12-16":1,"2015-12-13":1,"2015-12-17":0,"2015-12-14":0},
"456":{"2015-12-15":1,"2015-12-12":1,"2015-12-13":1,"2015-12-14":0}}