Python: как рассчитывать разные активности на пользователя в день?

Question

У меня есть кадр данных, который выглядит следующим образом:

df
                            ID                                     t        count
0   0003f050c59f8e94612130a6788d8a45f18cbd1c74afed...   2017-09-05 00:09:00   1
1   0003f050c59f8e94612130a6788d8a45f18cbd1c74afed...   2017-09-05 00:39:26   1
2   0003f050c59f8e94612130a6788d8a45f18cbd1c74afed...   2017-09-05 02:28:50   1
3   0003f050c59f8e94612130a6788d8a45f18cbd1c74afed...   2017-09-05 02:30:22   1
4   0003f050c59f8e94612130a6788d8a45f18cbd1c74afed...   2017-09-05 02:32:28   1

Я хочу подсчитать активность каждого ID в день.

Это то, что я делаю:

tmp1 = df.groupby([df['t'].dt.date, 'ID'])['count'].count()

Это то, что я получаю

tmp1
t           ID                                                              
2017-09-05  0003f050c59f8e94612130a6788d8a45f18cbd1c74afed0a1806c62651aa4a30    26
            0004b4d7e05c677640e10e26773e32ccb5f10c39bf859096ad7c9ee7655ed8bf    28
            0017ffd4a67fe565084e7c7ccfa0d3bf7be343e829618d346513487aacefb1e1    21
            002a35a587105a31e2f30cb9ab56057121dcaa78f79e2e07519f1451cbc84f86     6
            002e11627145f2a1a4c32976eb69c75e25418358ff861d0045f9a56f7cfaf238    61

, но я хотел бы иметь такой кадр данных:

tmp1
             t           ID                                                              

0            2017-09-05  0003f050c59f8e94612130a6788d8a45f18cbd1c74afed0a1806c62651aa4a30    26
1            2017-09-05  0004b4d7e05c677640e10e26773e32ccb5f10c39bf859096ad7c9ee7655ed8bf    28
2            2017-09-05  0017ffd4a67fe565084e7c7ccfa0d3bf7be343e829618d346513487aacefb1e1    21
3            2017-09-05  002a35a587105a31e2f30cb9ab56057121dcaa78f79e2e07519f1451cbc84f86     6
4            2017-09-05  002e11627145f2a1a4c32976eb69c75e25418358ff861d0045f9a56f7cfaf238    61