Pandas按日期对状态进行汇总统计

Question

我的DataFrame是这样的，status是状态码:

date          status
2016-04-01      -1
2017-02-01      10
2017-02-01      -1
2017-04-01      10
2017-04-01      10
2017-04-01      10
2017-04-01      10
2017-04-01      10
2017-04-01      10
2017-04-01      10
2017-04-01      10
2017-04-01      10
....
2017-04-01      10
2017-04-02      10
2017-04-02      10
2017-04-02      10
2017-04-02      10
2017-04-02      -1
2017-04-02      10
2017-04-02      10
2017-04-02      10
2017-04-03      -1
2017-04-03      10
2017-04-03      10
2017-04-03      10
2017-04-03      10

我想对每天的各个状态码数量进行汇总，最后想得到类似:
[
{date:2017-04-03, status0:10, status1:12, status10:12}
...
]
直接手写Python的代码我没有问题，但要结合Pandas就不知道怎么处理了，请各位数据分析的大牛帮帮忙，谢谢。

Answer 1

用这行代码，这样直观点吧！

In [12]: df.groupby(['date', 'status']).size().unstack().fillna(0)
Out[12]: 
status      -1     10
date                 
2016-04-01  1.0   0.0
2017-02-01  1.0   1.0
2017-04-01  0.0  10.0
2017-04-02  1.0   7.0
2017-04-03  1.0   4.0

Answer 2

lst = []
for name, group in df.groupby('date'):
    d = dict(date=name)
    for n, g in group.groupby('status'):
        d['status{}'.format(n)] = len(g)

    lst.append(d)

print lst