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这是我的 DataFrame 的演示示例。完整的 DataFrame 有多个附加变量，涵盖 6 个月的数据。
sentiment date
1 2015-05-26 18:58:44
0.9 2015-05-26 19:57:31
0.7 2015-05-26 18:58:24
0.4 2015-05-27 19:17:34
0.6 2015-05-27 18:46:12
0.5 2015-05-27 13:32:24
1 2015-05-28 19:27:31
0.7 2015-05-28 18:58:44
0.2 2015-05-28 19:47:34
我想仅按 date 列的日期对 DataFrame 进行分组，但同时聚合 sentiment 列的中位数。
我用 groupby、dt 访问器和 timegrouper 尝试的一切都失败了。
我想返回一个 pandas DataFrame 而不是一个 GroupBy 对象。
日期列是 M8[ns]
情绪栏float64
最佳答案
幸运的是，您在问题中列出了所需的工具。
In [61]: df.groupby(df.date.dt.date)[['sentiment']].median()
Out[61]:
sentiment
2015-05-26 0.9
2015-05-27 0.5
2015-05-28 0.7
关于python - Pandas :按日期和另一个变量的中位数分组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34680713/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！