pandas 按日统计

要按日统计数据，可以使用pandas的resample函数。首先，将日期字段转换为datetime类型，并将其设置为数据框的索引列。然后，可以使用resample函数按日进行统计，并使用sum函数计算每天的总和。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 将日期字段转换为datetime类型，并设置为索引列
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
df = df.set_index("date")

# 按日统计数据
daily_data = df.resample('D').sum()

这将创建一个按日统计的数据框daily_data，其中包含每天的总和。你可以根据你的实际需求调整代码中的日期字段和数据框名称。

相关问题

pandas按性别统计性别占比

可以使用 Pandas 中的 groupby 和 value_counts 方法来实现按性别统计性别占比的功能，具体操作如下：

假设有一个名为 df 的 DataFrame，其中包含了每个人的性别信息，可以按照如下代码进行统计：

# 按性别统计人数，计算每个性别的数量
gender_counts = df['性别'].value_counts()

# 计算每个性别的占比
gender_proportions = gender_counts / gender_counts.sum()

# 输出结果
print(gender_proportions)

其中，`df['性别']` 表示选取 DataFrame 中的性别列，`value_counts()` 方法可以计算每个不同值出现的次数，`sum()` 方法可以求和。

这样就可以得到每个性别的数量和占比了。

pandas按条件统计某列元素个数

要按条件统计某列元素的个数，可以使用 Pandas 库中的条件筛选语句和 `value_counts()` 方法的组合。以下示例展示了如何实现：

假设有一个 DataFrame 名为 `df`，其中有一个列名为 `column_name`，我们想要统计满足某个条件的元素个数，可以使用以下代码：

df[df['column_name'] > condition_value]['column_name'].value_counts()

在上述代码中，`condition_value` 是你所设定的条件值，可以根据实际情况进行更改。该代码先使用条件筛选语句 `df['column_name'] > condition_value` 来筛选出满足条件的行，然后再对筛选结果中的 `column_name` 列使用 `value_counts()` 方法来统计元素个数。

同样，你也可以将结果保存到一个新的 DataFrame 中，例如：

new_df = df[df['column_name'] > condition_value]['column_name'].value_counts().reset_index()
new_df.columns = ['element', 'count']

这将创建一个新的 DataFrame，其中包含两列，一列为满足条件的元素，另一列为该元素在列中出现的次数。