Группировка данных по месяцам

Question

У меня есть массив данных: браузерные сессии разделенные по датам примерно так (в массиве данные за год):

Браузер	Дата посещения
Firefox Mobile	23.01.2020
Opera	13.01.2020
Яндекс.Браузер	14.01.2020
Яндекс.Браузер	31.01.2020
Opera	07.02.2020

Я уже третий день пытаюсь сгруппировать данные таким образом, чтобы у меня выводилось количество сессий на определенных браузерах за месяц. Я понял, что можно посчитать общее количество сессий за месяц, например так:

df.groupby(df['Дата посещения'].dt.strftime('%B'))['Браузер'].count()

что даст результат:

	Дата посещения
February	1
January	4

Но как при этом разбить эти значения по браузерам, внутри месяца и можно ли это сделать?

Answer 1

Можно сделать так:

res = df.groupby([pd.Grouper(key='date',freq='M'), "browser"])["date"].count()

res:

date        browser       
2020-01-31  Firefox Mobile    1
            Opera             1
            Яндекс.Браузер    2
2020-02-29  Opera             1

Answer 2

вместо count возьмите value_counts:

res = df.groupby(df['Дата посещения'].dt.strftime('%B'))['Браузер'].value_counts()
print(res)
'''
Дата посещения  Браузер       
January         Яндекс.Браузер    2
                Firefox Mobile    1
                Opera             1
July            Opera             1
Name: Браузер, dtype: int64

БЛОГ НА HUSL

Группировка данных по месяцам

Ответы (2 шт):