Блог

У меня есть фрейм данных, который выглядит следующим образом

 DateTime      RunStatus hour
2018-05-08 01:45:00 0.0 1
2018-05-08 02:00:00 0.0 2
2018-05-08 02:15:00 0.0 2
2018-05-08 02:30:00 0.0 2
2018-05-08 02:45:00 0.0 2
2018-05-08 03:00:00 1.0 3
2018-05-08 03:15:00 1.0 3
2018-05-08 03:30:00 0.0 3
2018-05-08 07:45:00 0.0 7
2018-05-08 08:00:00 0.0 8
2018-05-08 08:15:00 0.0 8
2018-05-08 08:30:00 0.0 8
2018-05-08 08:45:00 0.0 8
2018-05-08 09:00:00 1.0 9
2018-05-08 09:15:00 1.0 9
2018-05-08 09:30:00 1.0 9
2018-05-08 09:45:00 0.0 9
2018-05-08 10:00:00 0.0 10
2018-05-08 10:15:00 0.0 10
2018-05-08 10:30:00 0.0 10
2018-05-08 10:45:00 0.0 10
2018-05-08 11:00:00 0.0 11
2018-05-08 11:15:00 0.0 11
2018-05-08 11:30:00 0.0 11
2018-05-08 11:45:00 0.0 11
2018-05-08 12:00:00 0.0 12
2018-05-08 12:15:00 1.0 12
2018-05-08 12:30:00 1.0 12
2018-05-08 12:45:00 1.0 12
 

Я хотел бы сгруппировать, используя переменную hours, и для каждого часа требуется количество раз, когда runstatus равен 0, а runstatus равен 1

Используя crosstab after измените формат вашего Datetime

 pd.crosstab(df.DateTime.dt.strftime('%Y-%m-%d %H'),df.RunStatus)
 

Предполагая, что ваш фрейм данных равен df :

 runStatusCount = df.drop('date',axis=1)[df['RunStatus'].isin([0,1])].groupby('hour').count()