次のような時系列があるとします。
Timestamp Category
2014-10-16 15:05:17 Facebook
2014-10-16 14:56:37 Vimeo
2014-10-16 14:25:16 Facebook
2014-10-16 14:15:32 Facebook
2014-10-16 13:41:01 Facebook
2014-10-16 12:50:30 Orkut
2014-10-16 12:28:54 Facebook
2014-10-16 12:26:56 Facebook
2014-10-16 12:25:12 Facebook
...
2014-10-08 15:52:49 Youtube
2014-10-08 15:04:50 Youtube
2014-10-08 15:03:48 Vimeo
2014-10-08 15:02:27 Youtube
2014-10-08 15:01:56 DailyMotion
2014-10-08 13:27:28 Facebook
2014-10-08 13:01:08 Vimeo
2014-10-08 12:52:06 Facebook
2014-10-08 12:43:27 Facebook
Name: summary, Length: 600
各カテゴリ（時系列内の一意の値/要素）を週ごとおよび年ごとにカウントしたいと思います。
Example:
Week/Year Category Count
1/2014 Facebook 12
1/2014 Google 5
1/2014 Youtube 2
...
2/2014 Facebook 2
2/2014 Google 5
2/2014 Youtube 20
...
Python pandas を使用してこれをどのように実現できますか?
ベストアンサー1
Series を DataFrame に変換して Pandas のgroupby機能を使用するのが最も簡単かもしれません (すでに DataFrame がある場合は、以下の別の列の追加に直接進んでください)。
Series が と呼ばれる場合はs、次のように DataFrame に変換します。
>>> df = pd.DataFrame({'Timestamp': s.index, 'Category': s.values})
>>> df
Category Timestamp
0 Facebook 2014-10-16 15:05:17
1 Vimeo 2014-10-16 14:56:37
2 Facebook 2014-10-16 14:25:16
...
次に、週と年用の別の列を追加します (1 つの方法は、apply週/年番号の文字列を使用して生成することです)。
>>> df['Week/Year'] = df['Timestamp'].apply(lambda x: "%d/%d" % (x.week, x.year))
>>> df
Timestamp Category Week/Year
0 2014-10-16 15:05:17 Facebook 42/2014
1 2014-10-16 14:56:37 Vimeo 42/2014
2 2014-10-16 14:25:16 Facebook 42/2014
...
最後に、 でグループ化し'Week/Year'、'Category'で集計してsize()カウントを取得します。質問のデータの場合、次の結果が生成されます。
>>> df.groupby(['Week/Year', 'Category']).size()
Week/Year Category
41/2014 DailyMotion 1
Facebook 3
Vimeo 2
Youtube 3
42/2014 Facebook 7
Orkut 1
Vimeo 1