SQL到熊猫？分组并计数

Question

尝试为以下SQL查找等效的熊猫：

SELECT KnownSince, COUNT(1)
FROM mytable
GROUP BY KnownSince

我已经测试过：

aux.groupby(['KnownSince'])['KnownSince'].agg(['count']),  
aux.groupby(['KnownSince']).agg(['count']),  
aux['KnownSince'].groupby(['KnownSince']).agg(['count']),  
aux['KnownSince'].groupby().agg(['count'])

但是没有达到扩展结果。

PS：KnownSince是格式为YYYYMM的数字，而不是日期时间对象。

Answer 1

它是size：

df.groupby('KnownSince', as_index=False).size()

或命名为agg：

df.groupby('KnownSince').agg(count=('KnownSince','count')).reset_index()

Answer 2

在pandas中，内置函数value_counts

df['KnownSince'].value_counts()