Datanovice在这篇帖子Determining group size based entry and exit times of IDs in my df中为我提供了帮助，因此我对自己的问题有进一步的了解。但是，我现在如何才能将数据集（请参见下面的子集）划分为日期时间秒，并查看ID的“最小值”值，并灵活地对分组的“日期”秒中具有常见“最小值”值的唯一ID进行计数例如，一分钟有什么聪明的方法可以做到这一点吗？
t_code date x y id min max
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我的数据集很长，预期结果的样本如下：
t_code date x y id min max GroupSize
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非常感谢您的帮助！
答案 0 :(得分：3)
使用：
df['Groupsize']=( df.groupby(['date',pd.Grouper(key = 'min',freq = 'T')])
.id
.transform('size') )
print(df)
#or this
#df['Groupsize']=( df.groupby([df['date'].dt.second,pd.Grouper(key = 'min',freq = 'T')])
# .id
# .transform('size') )
t_code date x y id min \
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