python - Pandas 使用日期索引将每小时数据分组为每日总和

Question

我正在编写一个代码，该代码获取一个月的每小时数据并将其分组为 24 小时总和。我的问题是我希望索引读取日期/年份，而我只得到 1-30 的索引。

我使用的代码是

df = df.iloc[:,16:27].groupby([lambda x: x.day]).sum()

我得到的输出示例

DateTime     data
1            1772.031568
2            19884.42243
3            28696.72159
4            24906.20355
5            9059.120325

我想要的输出示例

DateTime     data
1/1/2017     1772.031568
1/2/2017     19884.42243
1/3/2017     28696.72159
1/4/2017     24906.20355
1/5/2017     9059.120325

Answer 1

这是一个老问题，但我不认为在这种特殊情况下公认的解决方案是最好的。您想要完成的是对时间序列数据进行下采样，Pandas 具有内置的功能，称为 resample()。 .对于您的示例，您将执行以下操作:

df = df.iloc[:,16:27].resample('D').sum()

或者如果日期时间列不是索引

df = df.iloc[:,16:27].resample('D', on='datetime_column_name').sum()

与接受的答案相比，这样做(至少)有 2 个好处:

1. resample可以上采样也可以下采样，groupby()只能下采样
2. 不需要 lambda、列表理解或日期格式化函数。

有关更多信息和示例，请参阅此处的文档:resample()