如何按DatetimeIndex的小时维度对DataFrame分组，得到单计数列结果？

• 执行new_dh.groupby([new_dh.index.hour]).count()时，pandas默认会对DataFrame内的全部列逐列统计非空值数量。由于示例数据里所有列的行值均无空值，每列的统计结果完全一致，最终就会输出多列内容完全重复的结果，无法得到仅含单个计数列的目标输出。

方案1：优先使用分组size统计（最贴合需求） #

size()会直接统计每个分组下的总行数，不受列空值影响，天然输出单值结果，只需要后续调整结构匹配目标格式即可：

# 按DatetimeIndex的小时维度分组，统计每组行数
result = new_dh.groupby(new_dh.index.hour).size().to_frame(name="count")
# 设置索引名称为hour，匹配目标输出格式
result.index.name = "hour"

对示例数据运行后得到的结果值和给定的目标输出完全一致：

count
hour
0           2
1           2
2           2
10          1
23          3

如果需要匹配目标输出里的两位补零小时显示效果（如01、02格式），可以在生成结果后追加一行代码，将索引值格式化为两位字符串：

result.index = result.index.astype(str).str.zfill(2)

方案2：指定单列计数（适配count逻辑的场景） #

如果习惯使用count统计逻辑，可以在分组时指定单个无空值的列做计数，避免逐列统计的问题：

# 选取任意无空值的列（示例中s-sitename列无空值）做计数
result = new_dh.groupby(new_dh.index.hour)["s-sitename"].count().to_frame(name="count")
result.index.name = "hour"

注意：如果选取的列存在空值，count逻辑会过滤掉空值所在行的统计，导致计数结果小于实际请求总数，因此优先推荐使用size方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者saramarah