如何对合并后的共享单车与天气数据按小时统计骑行ID数量

你现有代码的逻辑不符合需求：ID是单次骑行的唯一标识，按['date','ID']分组后每组仅对应1条记录，统计得到的counts值全部为1，无法实现按小时统计骑行总量的目标。

正确实现方法 #

根据你分析天气对骑行量影响的需求，推荐按天气表的逐小时date字段分组统计，刚好可以匹配每个时段对应的天气指标：

1. 基础统计（仅统计每小时骑行量）

import pandas as pd
# 先将date字段统一转换为时间格式，避免字符串匹配出错
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
# 按逐小时时间分组统计骑行ID的数量
hourly_rent = data.groupby('date', as_index=False)['ID'].count().rename(columns={'ID': 'rent_count'})

2. 保留天气指标（方便后续直接做相关性分析）

hourly_data = data.groupby('date', as_index=False).agg(
    rent_count = ('ID', 'count'),
    rain = ('rain', 'first'),
    temp = ('temp', 'first'),
    wdsp = ('wdsp', 'first')
)

3. 可选：按自然小时聚合（统计0-23点每个小时的平均骑行量和对应天气均值）

# 提取小时维度
data['hour'] = data['date'].dt.hour
hour_avg = data.groupby('hour', as_index=False).agg(
    avg_rent = ('ID', 'count'),
    avg_rain = ('rain', 'mean'),
    avg_temp = ('temp', 'mean'),
    avg_wdsp = ('wdsp', 'mean')
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者briano93