我有一个数据框，例如：
Date B C
20.07.2018 10 8
20.07.2018 1 0
21.07.2018 0 1
21.07.2018 1 0
如何计算每个日期每列的零值和非零值？
使用.sum()对我没有帮助，因为它会将非零值相加。
例如：零值的预期输出：
Date B C
20.07.2018 0 1
21.07.2018 1 1
我相信需要DataFrameGroupBy.agg与 比较0 and sum:
a) 数数。零值：
df1 = df.groupby('Date').agg(lambda x: x.eq(0).sum())
print (df1)
B C
Date
20.07.2018 0 1
21.07.2018 1 1
b) 数数。非零值：
df2 = df.groupby('Date').agg(lambda x: x.ne(0).sum())
print (df2)
B C
Date
20.07.2018 2 1
21.07.2018 1 1
提高性能的另一个想法是创建DatetimeIndex，比较列和上次使用情况sum每个级别（日期时间索引）：
df1 = df.set_index('Date').eq(0).sum(level=0)
print (df1)
B C
Date
20.07.2018 0 1
21.07.2018 1 1
df2 = df.set_index('Date').ne(0).sum(level=0)
print (df2)
B C
Date
20.07.2018 2 1
21.07.2018 1 1
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