如何用Pandas获取DataFrame每日车辆ID统计的极值与均值？

别担心，这个需求其实很容易实现，咱们基于你已经写好的代码继续拓展就行：

步骤1：整理中间结果 #

你已经写出了获取每日各provider唯一vehicle_id数量的代码，咱们先把这个结果转换成更方便后续处理的格式（重置索引，让日期成为普通列）：

# 生成每日各provider的唯一车辆数，并重置索引
daily_provider_data = df.groupby(
    ['provider', df['timestamp'].dt.strftime('%Y-%m-%d')]
)[['vehicle_id']].nunique().reset_index()
# 给日期列改个更直观的名字（可选，但可读性更好）
daily_provider_data.rename(columns={'timestamp': 'date'}, inplace=True)

步骤2：计算每日的min、max、mean #

基于上面的中间结果，按日期分组，对vehicle_id列聚合计算你需要的三个统计值：

# 按日期分组，统计最小值、最大值、平均值
daily_stats = daily_provider_data.groupby('date')['vehicle_id'].agg(['min', 'max', 'mean'])

合并成一行代码（可选） #

如果你不想单独保存中间变量，也可以把两步合并成一行：

daily_stats = df.groupby(
    ['provider', df['timestamp'].dt.strftime('%Y-%m-%d')]
)[['vehicle_id']].nunique()\
    .reset_index()\
    .groupby('timestamp')['vehicle_id']\
    .agg(['min', 'max', 'mean'])

示例结果说明 #

用你给出的样例数据来举例，处理后daily_stats的结果会是这样：

这样就完美得到了你需要的每日统计信息啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者heyarne