Python的大熊猫GROUPBY多计数

Question

我有一个数据帧，看起来像：

id   email  domain   created_at company 
0 1 son@mail.com old.com 2017-01-21 18:19:00 company_a 
1 2 boy@mail.com new.com 2017-01-22 01:19:00 company_b 
2 3 girl@mail.com nadda.com 2017-01-22 01:19:00 no_company 

我需要总结的年，月的数据，如果公司有一个值不匹配“no_company”：

所需的输出：

year  month  company  count         
2017  1   has_company 2 
         no_company  1 

下的伟大工程，但给我的公司列中的每个值的计数;

new_df = test_df['created_at'].groupby([test_df.created_at.dt.year, test_df.created_at.dt.month, test_df.company]).agg('count') 
print(new_df) 

结果：

year  month  company          
2017  1   company_a  1 
         company_b  1 
         no_company  1 

Answer 1

映射一个新的系列has_company/no_company然后groupby：

c = df.company.map(lambda x: x if x == 'no_company' else 'has_company') 
y = df.created_at.dt.year.rename('year') 
m = df.created_at.dt.month.rename('month') 

df.groupby([y, m, c]).size() 

year month company  
2017 1  has_company 2 
      no_company  1 
dtype: int64